具体描述
Text analytics is a field that lies on the interface of information retrieval,machine learning, and natural language processing, and this textbookcarefully covers a coherently organized framework drawn from these intersectingtopics. The chapters of this textbook is organized into three categories:
- Basic algorithms: Chapters 1 through 7 discuss the classical algorithmsfor machine learning from text such as preprocessing, similaritycomputation, topic modeling, matrix factorization, clustering,classification, regression, and ensemble analysis.
- Domain-sensitive mining: Chapters 8 and 9 discuss the learning methodsfrom text when combined with different domains such as multimedia andthe Web. The problem of information retrieval and Web search is alsodiscussed in the context of its relationship with ranking and machinelearning methods.
- Sequence-centric mining: Chapters 10 through 14 discuss varioussequence-centric and natural language applications, such as featureengineering, neural language models, deep learning, text summarization,information extraction, opinion mining, text segmentation, and eventdetection.
This textbook covers machine learning topics for text in detail. Since thecoverage is extensive,multiple courses can be offered from the same book,depending on course level. Even though the presentation is text-centric,Chapters 3 to 7 cover machine learning algorithms that are often used indomains beyond text data. Therefore, the book can be used to offercourses not just in text analytics but also from the broader perspective ofmachine learning (with text as a backdrop).
This textbook targets graduate students in computer science, as well as researchers, professors, and industrialpractitioners working in these related fields. This textbook is accompanied with a solution manual forclassroom teaching.
作者简介
From the Back Cover
Text analytics is a field that lies on the interface of information retrieval, machine learning, and natural language processing. This book carefully covers a coherently organized framework drawn from these intersecting topics. The chapters of this book span three broad categories: 1. Basic algorithms: Chapters 1 through 8 discuss the classical algorithms for text analytics such as preprocessing, similarity computation, topic modeling, matrix factorization, clustering, classification, regression, and ensemble analysis. 2. Domain-sensitive learning: Chapters 8 and 9 discuss learning models in heterogeneous settings such as a combination of text with multimedia or Web links. The problem of information retrieval and Web search is also discussed in the context of its relationship with ranking and machine learning methods. 3. Sequence-centric mining: Chapters 10 through 14 discuss various sequence-centric and natural language applications, such as feature engineering, neural language models, deep learning, text summarization, information extraction, opinion mining, text segmentation, and event detection. This book covers text analytics and machine learning topics from the simple to the advanced. Since the coverage is extensive, multiple courses can be offered from the same book, depending on course level.
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About the Author
Charu C. Aggarwal is a Distinguished Research Staff Member (DRSM) at the IBMT. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. He completed his undergraduatedegree in Computer Science from the Indian Institute of Technology at Kanpurin 1993 and his Ph.D. from the Massachusetts Institute of Technology in 1996.He has worked extensively in the field of data mining. He has publishedmore than 350 papers in refereed conferences and journals andauthored over 80 patents. He is the author or editor of 17 books, includingtextbooks on data mining, recommender systems, and outlieranalysis. Because of the commercial value of his patents, he has thricebeen designated a Master Inventor at IBM. He is a recipient of an IBMCorporate Award (2003) for his work on bio-terrorist threat detectionin data streams, a recipient of the IBM Outstanding Innovation Award(2008) for his scientific contributions to privacy technology, and a recipientof two IBM Outstanding Technical Achievement Awards (2009, 2015) for his workon data streams/high-dimensional data. He received the EDBT 2014 Test of Time Awardfor his work on condensation-based privacy-preserving data mining. He is also a recipientof the IEEE ICDM Research Contributions Award (2015), which is one of the two highestawards for influential research contributions in the field of data mining.He has served as the general co-chair of the IEEE Big Data Conference (2014) and asthe program co-chair of the ACM CIKM Conference (2015), the IEEE ICDM Conference(2015), and the ACM KDD Conference (2016). He served as an associate editor of the IEEETransactions on Knowledge and Data Engineering from 2004 to 2008. He is an associateeditor of the IEEE Transactions on Big Data, an action editor of the Data Mining andKnowledge Discovery Journal, and an associate editor of the Knowledge and InformationSystems Journal. He has served as editor-in-chief of the ACM SIGKDD Explorations (2014–2017) and is currently an editor-in-chief of the ACM Transactions on Knowledge Discoveryfrom Data. He serves on the advisory board of the Lecture Notes on Social Networks, apublication by Springer. He has served as the vice-president of the SIAM Activity Groupon Data Mining and is a member of the SIAM industry committee. He is a fellow of theSIAM, ACM, and the IEEE, for “contributions to knowledge discovery and data miningalgorithms.”
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目录信息
读后感
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用户评价
一本真正能够引导我踏入文本机器学习领域大门的书，非《Machine Learning for Text》莫属。我曾一度认为，文本数据的复杂性和多变性，会让机器学习的应用变得异常困难，但这本书彻底颠覆了我的想法。作者以一种极其清晰且富有条理的方式，将那些看似遥不可及的算法，变得触手可及。从最基础的文本预处理，包括分词、词性标注、去除停用词，到更复杂的文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，再到高级的词嵌入技术（Word Embeddings），每一个概念的引入都循序渐进，并且配以生动的例子。我至今仍记得，当我第一次读到关于朴素贝叶斯（Naive Bayes）在文本分类中的应用时，书中提供的详细数学推导和Python代码实现，让我瞬间理解了其背后的原理，并且能够直接将其应用于我的项目中。这本书的另一大亮点在于，它将理论知识与实际案例紧密结合。从情感分析、主题建模，到文本摘要、机器翻译，每一个章节都围绕着一个具体的应用场景展开，并且提供了完整的解决方案。我曾按照书中关于主题建模（Topic Modeling）的章节，使用LDA算法分析了大量的用户评论数据，书中的详细步骤和参数解读，让我能够有效地发现数据中的潜在主题，从而指导产品改进。更让我欣喜的是，书中还讨论了如何评估文本模型的性能，以及如何处理不平衡数据集等实际问题，这些都是我在实际工作中经常会遇到的挑战。总而言之，《Machine Learning for Text》为我提供了一个坚实的基础，让我能够自信地迎接文本机器学习领域的各种挑战。
评分从我个人的学习经历来看，《Machine Learning for Text》是一本里程碑式的读物。我在学习自然语言处理的过程中，曾接触过不少相关书籍，但大多要么过于理论化，要么过于浅显，缺乏将二者有机结合的深度。这本书恰好弥补了这一遗憾。它从最基础的文本表示方法，如One-hot编码、TF-IDF，一路深入到复杂的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU），再到强大的Transformer架构，都有详尽的阐述。我尤其欣赏书中在讲解词向量（Word Embeddings）时，不仅介绍了Word2Vec和GloVe，还深入分析了它们在不同任务上的表现差异，以及如何通过微调（Fine-tuning）来适应特定领域的数据。书中还提供了大量关于如何构建和训练深度学习模型的代码示例，涵盖了PyTorch和TensorFlow两大主流框架，这对于像我这样需要动手实践的学习者来说，无疑是巨大的福音。我曾按照书中关于文本生成模型的章节，搭建了一个简单的诗歌生成器，书中的详细步骤和参数设置，让我能够快速地得到一个初步的成果，并且理解了其中的关键调优点。更让我受益匪浅的是，书中还触及了一些更高级的主题，比如迁移学习在文本任务中的应用，以及如何利用预训练模型（如BERT、GPT）来提升模型性能。这些前沿的知识点，在其他很多书籍中都很难找到如此系统和深入的讲解。这本书不仅让我掌握了大量的文本机器学习技术，更重要的是，它培养了我独立解决问题的能力，让我能够带着疑问去探索，带着思考去实践。
评分在我近期的学习生涯中，《Machine Learning for Text》无疑是影响最深远的一本书籍之一。我一直对利用机器学习解决文本问题充满热情，但往往在理论和实践之间感到迷茫。这本书以一种近乎完美的平衡，将深厚的理论知识与可操作的实践指导融为一体。我特别欣赏书中对于不同文本表示方法的详细比较，从基础的One-hot编码到复杂的词嵌入模型，如Word2Vec、GloVe、FastText，作者都进行了深入的剖析，并且解释了它们在捕捉语义和句法信息上的优劣。我至今仍清晰地记得，当我第一次接触到Transformer模型时，书中关于“自注意力机制”的讲解，通过一个极富想象力的比喻，让我瞬间理解了模型是如何在处理长序列文本时，动态地关注到最相关的部分。这比我之前阅读过的任何文献都要清晰。书中提供的代码示例，不仅涵盖了主流的Python库，如NLTK、spaCy、Scikit-learn，还针对一些特定任务，如文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统，提供了详尽的实现细节和优化建议。我曾按照书中关于命名实体识别的章节，成功地构建了一个能够准确识别新闻文章中人名、地名、机构名的模型，这极大地提升了我的信息提取效率。更重要的是，这本书不仅仅是技术手册，它更像是一位经验丰富的导师，教会我如何思考文本数据，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能。它为我打开了通往文本机器学习世界的大门，让我能够更自信地去探索这个充满机遇的领域。
评分《Machine Learning for Text》这本书，为我打开了理解和应用文本数据的新视角。我一直对自然语言处理充满好奇，但苦于找不到一本既能深入讲解技术细节，又能提供丰富实践案例的优秀书籍。幸运的是，我发现了这本书。作者在讲解算法时，总是能找到最恰当的比喻和类比，让原本晦涩的理论变得清晰易懂。我印象特别深刻的是，在介绍隐马尔可夫模型（HMM）用于词性标注时，作者并没有一开始就抛出概率图和转移矩阵，而是先用一个非常直观的例子，说明了如何通过观测到的词语来推断隐藏的词性标签，让我对序列标注有了初步的认识。随后，才逐步深入到 HMM 的数学原理和 Viterbi 算法。书中对于不同模型的优缺点分析也十分客观，例如，在讨论文本聚类时，它详细对比了 K-Means 和 LDA 在不同数据集和任务上的表现，帮助我理解了如何根据实际需求选择最合适的聚类方法。更让我受益匪浅的是，书中提供了大量的代码示例，涵盖了从数据加载、特征提取到模型训练和评估的完整流程。我曾按照书中关于情感分析的章节，构建了一个能够准确判断文本情感倾向的模型，书中的代码和讲解让我能够快速上手，并理解了其中的关键调优点。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，引领我一步步深入文本机器学习的世界，让我能够更自信地解决实际问题。
评分《Machine Learning for Text》这本书，让我第一次感受到，原来那些复杂的机器学习算法，可以如此生动有趣且易于理解。我曾一度认为，文本数据的处理是一个异常复杂且充满挑战的任务，但这本书用它独有的魅力，让我看到了无限的可能性。作者在讲解每一个算法时，都仿佛站在读者的角度，预见到我们可能产生的疑问，并提前给予解答。我至今仍清晰地记得，当我第一次阅读到关于词嵌入（Word Embeddings）的章节时，作者并没有直接抛出数学公式，而是先用一个非常形象的比喻，将“国王-男人+女人=王后”这样的语义关系，直观地呈现在我眼前，让我立刻明白了词向量的强大之处。随后，才循序渐进地深入到背后的数学原理，但整个过程充满了引导性，让我感觉自己是在一步步揭开奥秘，而不是被动地接受知识。书中关于文本分类的讲解，让我彻底理解了为什么传统方法（如TF-IDF结合朴素贝叶斯）在某些场景下依然有效，以及如何利用深度学习模型（如CNN、RNN）来提升性能。更让我惊喜的是，书中还穿插了许多现实世界的案例研究，从情感分析到主题建模，再到机器翻译，每一章都像是在为我打开一扇通往实际应用的大门。这些案例不仅展示了理论的应用，更包含了完整的代码实现和详细的步骤讲解，让我能够跟着书中的指引，动手实践，真正地将学到的知识转化为解决问题的能力。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友，引领我在机器学习的广阔天地中，探索文本的无限可能。
评分坦白说，一开始我对于《Machine Learning for Text》抱持着一种审慎的态度，毕竟市面上关于机器学习的书籍多如牛毛，能够真正做到既深度又易懂的，少之又少。但从我翻开第一页开始，这种疑虑便烟消云散了。这本书最让我印象深刻的一点，就是它在阐述复杂概念时所展现出的“同理心”。作者仿佛能预知读者在学习过程中可能会遇到的困惑，并在恰当的时机给予解答。比如，在讲解条件随机场（CRF）用于序列标注时，书中并没有一开始就抛出概率图模型和维特比算法，而是先从一个简单的命名实体识别（NER）任务入手，逐步引导读者理解为什么需要序列模型，以及CRF相比于单独使用RNN的优势所在。这种循序渐进的讲解方式，让我感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地构建知识体系。书中的案例分析也极其贴合实际应用，从垃圾邮件过滤到新闻标题生成，再到智能客服的意图识别，每一个案例都挑选了具有代表性的场景，并且详细介绍了从数据获取、特征工程到模型训练和评估的全过程。更难能可贵的是，书中还就不同模型的选择提供了详细的决策树和权衡考量，例如，当面临实时性要求极高的场景时，应该优先考虑哪些模型；当数据集规模有限时，又该如何选择更鲁棒的模型。我曾按照书中关于文本摘要生成的章节，尝试复现了一个基于Seq2Seq模型的生成器，书中提供的详细步骤和参数调整建议，让我少走了许多弯路，最终得到了一个令人满意的结果。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，它教会了我如何从海量文本数据中挖掘价值，如何利用机器学习的力量解决实际问题，这是一次非常有价值的学习体验。
评分当我拿到《Machine Learning for Text》这本书的时候，我原本以为它会是一本枯燥的技术参考书，但事实证明我错了。这本书以一种极其生动且富有洞察力的方式，让我领略到了机器学习在文本处理领域的无穷魅力。作者在讲解每一个概念时，都力求用最直观、最易懂的方式呈现。例如，在介绍文本预处理时，书中并没有简单地列出分词、去除停用词等步骤，而是深入剖析了不同语言（尤其是中文）在分词上的挑战，以及如何利用 Jieba 等工具来解决这些问题。我至今仍清晰地记得，当我第一次阅读到关于神经网络模型在文本分类中的应用时，书中通过大量的图示和流程图，将抽象的概念形象化，让我瞬间理解了循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是如何处理文本序列的。更让我惊喜的是，书中提供的代码示例，不仅涵盖了主流的 Python 库，如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch，还针对一些特定场景，提供了性能优化建议和代码片段。我曾按照书中关于文本摘要生成的章节，成功地实现了一个基于 Seq2Seq 模型的生成器，书中的详细步骤和参数调整建议，让我少走了许多弯路，最终得到了一个令人满意的结果。这本书最大的价值在于，它不仅仅教会我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，让我能够从根本上掌握文本机器学习的精髓，而不是停留在“调包侠”的层面。
评分很难找到一本能够完美平衡理论深度和实践指导的书籍，但《Machine Learning for Text》做到了。我一直对文本挖掘领域充满兴趣，但总觉得在理论层面和实际操作之间存在一道难以逾越的鸿沟。这本书的出现，正好填补了这一空白。它没有回避那些核心的机器学习算法，比如隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM），以及近年来大火的深度学习模型，但它以一种非常“接地气”的方式进行讲解。我记得在学习文本聚类时，书中关于K-Means和DBSCAN算法的对比分析，让我非常清晰地理解了它们各自的适用场景和局限性，并且提供了详细的Python代码实现，让我能够立刻上手进行实验。更让我惊喜的是，书中并没有止步于基础模型，而是深入探讨了如何将这些模型应用于更复杂的任务，例如，如何使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）进行主题建模，以及如何构建一个简单的推荐系统来为用户推荐相关文章。书中对于评估指标的选择和解读也十分到位，比如在讲到文本分类时，作者详细解释了准确率、精确率、召回率、F1-score等指标的含义，以及它们在不同场景下的重要性。这对于我理解模型的性能至关重要。此外，书中还包含了一些关于如何处理不平衡数据集以及如何进行模型调优的实用技巧，这些内容都是在实际工作中常常会遇到的问题。我曾按照书中关于异常检测的章节，构建了一个用于监控用户评论的异常检测系统，书中的指导让我能够有效地识别出潜在的恶意评论，大大提升了工作效率。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够更自信地应对文本机器学习领域的各种挑战。
评分一本能让我废寝忘食，甚至忽略了现实生活中所有嘈杂声音的书，我该如何来形容它呢？《Machine Learning for Text》就是这样一本神奇的读物。它不像某些技术书籍那样，上来就抛出一堆晦涩难懂的公式和算法，然后让你在迷雾中摸索。相反，它以一种极其巧妙的方式，将那些原本高高在上的理论，变得触手可及。我至今仍清晰地记得，当我第一次读到关于词嵌入（Word Embeddings）的那一章时，那种豁然开朗的感觉。作者并没有直接告诉我“Skip-gram模型”和“CBOW模型”是如何工作的，而是先用一个非常生动且贴近生活的类比，比如“国王 - 男人 + 女人 = 王后”，让我直观地理解了词向量在捕捉语义关系上的强大之处。随后，才逐步深入到背后的数学原理，但即便如此，整个过程也充满了引导性，让我感觉自己是在一步步揭开奥秘，而不是被动地接受知识。书中对于不同算法的优劣势分析也十分到位，比如在讨论文本分类时，它并没有一味推崇深度学习模型，而是详细对比了传统的TF-IDF结合朴素贝叶斯，以及更现代的RNN、CNN、Transformer等模型在不同数据集和任务上的表现。这种客观且详尽的分析，让我能够根据实际需求，选择最适合的工具，而不是盲目跟风。更让我惊喜的是，书中还穿插了许多现实世界的案例研究，从情感分析到主题建模，再到机器翻译，每一章都像是在为我打开一扇通往实际应用的大门。这些案例不仅仅是理论的展示，更是包含了完整的代码实现和详细的步骤讲解，让我能够跟着书中的指引，动手实践，真正地将学到的知识转化为解决问题的能力。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友，引领我在机器学习的广阔天地中，探索文本的无限可能。我曾一度认为，机器学习与自然语言处理的结合，会是一片充满荆棘的荒原，但《Machine Learning for Text》让我看到了遍地的鲜花，并且为我铺就了一条清晰的道路。
评分这本书的出现，无疑为我近期的研究项目注入了一剂强心针。在着手处理海量的非结构化文本数据时，我曾一度陷入困境，传统的文本处理方法显得力不从心，效率低下且效果不佳。正当我焦头烂额之际，《Machine Learning for Text》如同一道曙光，照亮了我前进的方向。我特别欣赏书中的结构设计，它并非简单的罗列各种算法，而是将理论知识与实际操作紧密结合，形成了一个逻辑严谨的学习路径。例如，在介绍文本预处理部分，作者并没有简单地提及分词、去除停用词等步骤，而是深入剖析了不同语言（尤其是中文）在分词上的挑战，并详细阐述了jieba、HanLP等主流分词工具的原理及其在实际应用中的配置和调优方法，这对于我处理国内的文本数据至关重要。在进入更复杂的模型章节时，书中运用了大量的图示和流程图，将抽象的概念形象化，极大地降低了理解门槛。我至今仍然清晰地记得，当第一次接触到Transformer模型时，书中的“自注意力机制”（Self-Attention Mechanism）讲解，通过一个非常直观的比喻，让我瞬间明白了模型是如何在处理长序列时，有效捕捉到不同词语之间的关联性的，这比我之前阅读过的任何资料都要清晰透彻。此外，书中提供的代码示例，不仅涵盖了主流的Python库，如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch，还针对一些特定场景，提供了性能优化建议和代码片段。我曾按照书中的指导，成功地实现了一个基于BERT的文本情感分析模型，并在实际项目中取得了显著的提升，这让我对书中的内容充满了信心。这本书最大的价值在于，它不仅仅教会我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，让我能够从根本上掌握文本机器学习的精髓，而不是停留在“调包侠”的层面。
评分综述。
评分叫这个名字也不为过：machine learning for high-dimensional and sparse data
评分像思路的启发和文献综述。给的进一步阅读论文质量不怎么高，有点失望的
评分叫这个名字也不为过：machine learning for high-dimensional and sparse data
评分叫这个名字也不为过：machine learning for high-dimensional and sparse data
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