预测性文本挖掘基础 [Fundamentals of Predictive Text Mining] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 绍洛姆·韦斯（Weiss S.） 著，赵仲孟，侯迪 译

图书标签:

• 文本挖掘
• 预测分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 自然语言处理
• 数据科学
• 信息检索
• 文本分析
• 预测建模
• 商业智能

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560544274

版次：1

商品编码：11128979

包装：平装

外文名称：Fundamentals of Predictive Text Mining

开本：16开

出版时间：2012-10-01

用纸：胶版纸

页数：234

字数：247000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《预测性文本挖掘基础》主要特点：1.对文本挖掘做出了全面、实用、易于理解的介绍。
　　2.每个章节给出了小结、历史和文献评述以及课堂练习。
　　3.对书中提到的每个方法都进行了应用和用途介绍，同时给出了针对某个具体问题的优技术方法。
　　4.给出了几个描述性案例的研究情况，帮助读者了解现实世界中从问题描述到系统配置的过程。
　　5.介绍了可以运行在任何计算机上的企业级增强型文本挖掘软件。
　　描述了一些依赖于基本统计技术的方法，这样就顾及到了所有的语言（不仅仅是英语）。
　　6.包含了一些可以免费下载的软件的链接，以及一些补充的介绍材料。
　　《预测性文本挖掘基础》可作为IT专业人员和管理人员必备的参考资料，也可以作为计算机专业本科高年级和研究生的关键教材使用。

内容简介

电脑普及带来的一个结果是文档以数字形式呈现出来，加之Internet的广泛使用，这些文档就变得唾手可得。文本挖掘，即对非结构化的自然语言文本的分析过程，主要针对的是如何从这些文档中提取信息。
《预测性文本挖掘基础》是一本入门级的教科书，是在修订施普林格已经成功出版的文本挖掘领域的参考书基础上得到的，旨在能够帮助读者了解这个快速发展的领域。同时，该书也整合了包括数据挖掘、机器学习、数据库以及计算语言学方面很多的理论，因此这本的书也提供了一些文本挖掘方面比较实用的建议。书中深层次地讨论了文档分类、信息检索、聚类和组织文档、信息提取、基于web的数据源的预测和评价问题。要学习《预测性文本挖掘基础》，如果读者有数据挖掘方面的知识自然很好，但这并不是必须的。书中有些地方涉及到一些高级概念，这些需要读者有一定的数学功底，当然我们也提供了一些直观上的解释来帮助那些非专业读者。

作者简介

　　绍洛姆·韦斯，是美国纽约州约克镇的IBM预测模型小组的研究成员，同时也是美国新泽西州罗格斯大学计算机科学专业的荣誉教授。
　　
　　霓廷·因杜尔亚，是澳大利亚新南威尔士大学计算机科学工程学院的讲师，同时也是数据挖掘公司Data-Miner有限公司的创始人和总裁。
　　
　　张潼，在美国斯坦福大学获得计算机科学博士学位，现在是美国新泽西州罗格斯大学统计系的教授。

内页插图

目录

推荐序
译者序
前言

第1章 文本挖掘概述
1.1 文本挖掘有什么特别之处？
1.1.1 结构化或非结构化数据？
1.1.2 文本数据是否不同于数值数据？
1.2 文本挖掘可以解决什么类型的问题？
1.3 文本分类
1.4 信息检索
1.5 文档聚类与组织
1.6 信息提取
1.7 预测与评估
1.8 下章内容
1.9 小结
1.10 历史与文献评述
1.11 问题与练习

第2章 从文本信息到数值向量
2.1 文档收集
2.2 文档标准化
2.3 标记化
2.4 词形转化
2.4.1 词干变形
2.4.2 化词干为词根
2.5 预测向量生成
2.5.1 多词特征
2.5.2 正确答案的标签
2.5.3 通过属性分级选择特征
2.6 语句边界确定
2.7 词性标签化
2.8 词义消歧
2.9 短语识别
2.10 命名实体识别
2.11 语法分析
2.12 特征生成
2.13 小结
2.14 历史与文献评述
2.15 课后练习

第3章 用文本进行预测
3.1 识别文档符合模式
3.2 需要多少文档才可以满足预测需求？
3.3 文档分类
3.4 从文本中学习预测
3.4.1 相似性与最近邻法
3.4.2 文档相似性
3.4.3 决策规则
3.4.4 决策树
3.4.5 概率估计
3.4.6 线性评分方法
3.5 性能评估
3.5.1 当前与未来的性能估计
3.5.2 从学习方法中获取最大收益
3.6 应用
3.7 小结
3.8 历史与文献评述
3.9 问题与练习

第4章 信息检索和文本挖掘
第5章 文档集的结构发现
第6章 在文档中查询信息
第7章 面向预测的数据源：数据库、混杂数据与Web
第8章 实例分析
第9章 新研究方向
附录A 软件说明
参考文献
作者索引
主题索引

精彩书摘

　　通过观察性能较差的分类有时能让我们发现新闻本身属性是如何影响性能的，比如新文章似乎不太会进入低频分类。一种可能的解释是新闻主题更倾向于涌现出来，所以某个边缘分类可能不会常出现。这点听起来似乎有理，但还需深入研究加以验证。
　　还有一个问题，就是有些主题似乎具有固有的聚合性，好像应该很容易对其建立起高效的分类器，但事实却不尽如人意。举路透社数据中的一个例子：我们观察决策树为宗教主题生成的规则，做分类时出现了40个左右的错误，总结如下：
　　1．新闻中通常有这种情形，即大致相同的文章有很多篇。而这些文章中有些仅仅是主题的总结。若其中一篇简略提及了宗教，分类器也许找不到它，但因为出现次数过多，就会形成累积错误。
　　2．有些文章中宗教只是作为某个大主题的子类被提及。比如，宗教可能出现在关于中国的人权问题文章中，仅仅因为宗教也是一种权利。那么当这类文章重复出现时，也会导致分类器的错误判断。
　　3．还有时候分类器并没有规则提及文章中重复出现某个词的问题。比如，分类器并没有文章中多次出现宗教这个词时的相关规定，而在我们人工看来这非常寻常。显然，很多包含了与宗教相关单词的文章并未分类到宗教主题中。事实上测试集中的宗教字眼只有一半出现在宗教主题的文章中，其他的被分到若干不同的主题中，最常见的有国际关系和国内政治。
　　这也说明了要提高基于人的直觉预测分类性能是很难的，最好让数据告诉我们一切。
　　在所有这些实验中，有三个值用于评价分类性能：准确率（precision）、查全率（recall）以及F值。F值可以用来做粗略比较，当F值相近时，则比较准确率和查全率。当评价一个包含大量分类器的系统时，通常计算出每个分类器的性能，然后得出它们的微平均值。
　　……

前言/序言

《文本之秘：洞悉语言数据背后的隐藏价值》 在信息爆炸的时代，海量的文本数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着巨大的潜能。从社交媒体上的用户评论，到企业内部的报告文档，再到科研领域的学术论文，它们共同构成了我们理解世界、驱动决策的重要资源。然而，这些非结构化的文本信息，往往因为其庞杂、零散和缺乏明确的模式而难以被直接利用。我们迫切需要一种方法，能够穿透文字的表象，挖掘其深层含义，从中提炼出有价值的洞见，并将其转化为 actionable intelligence。 《文本之秘：洞悉语言数据背后的隐藏价值》并非一本关于某种特定技术或算法的教学手册，也不是对某个孤立领域应用的详尽罗列。相反，它是一次深刻的探险，一次关于如何“听懂”文字语言的全面考察，一次关于如何从看似混沌的文本信息中构建秩序、发现规律、预测趋势的系统性思考。本书旨在为读者构建一个宏观的视角，理解文本数据分析的本质、价值、挑战以及核心理念，为他们开启认识、理解和利用文本数据世界的钥匙。 第一部分：文本数据的价值与挑战 本书的开篇，我们将深入探讨文本数据为何如此重要，以及为何处理它如此具有挑战性。 无处不在的文本，无限的可能性： 我们将首先审视文本数据在当今社会各个角落的广泛存在。从个人生活中的社交互动、在线购物评价，到商业领域的客户反馈、市场情报、舆情监控，再到学术研究中的文献分析、科学发现，文本数据无时无刻不在生成，并以惊人的速度增长。理解这些数据的规模和多样性，是认识其价值的第一步。我们将通过生动的案例，展现文本数据如何成为洞察消费者心理、预测市场走向、优化产品设计、提升服务质量、推动科学研究的关键驱动力。 理解的鸿沟：结构化与非结构化： 计算机擅长处理结构化的数据，例如数据库中的表格，拥有清晰的字段和明确的关系。然而，人类的交流和知识的记录，很大程度上依赖于非结构化的文本。文本的灵活性、歧义性、上下文依赖性以及蕴含的丰富情感和主观信息，都使得计算机在直接理解和处理它们时面临巨大的困难。本书将剖析非结构化文本的特性，例如同义词、多义词、俚语、隐喻、讽刺等，以及它们给传统数据处理方法带来的根本性挑战。 信息过载的漩涡： 面对海量涌入的文本信息，人类的注意力资源显得尤为宝贵。如何从这片信息的汪洋大海中筛选出真正有价值的“珍珠”，避免被噪音淹没，是信息时代的核心难题之一。我们将探讨信息过载的现象，以及为何需要有效的文本分析工具来帮助我们驾驭信息洪流，提取关键洞察。 第二部分：文本分析的核心理念与思维框架 在理解了文本数据的价值和挑战后，本书将转向构建一个强大的思维框架，帮助读者理解文本分析的底层逻辑。 从词语到意义：语言的计算化之路： 文本分析的根本在于将人类语言的抽象概念，通过计算的方式进行理解和操作。本书将介绍一些基础的语言学和信息论的概念，但侧重点在于它们如何转化为计算模型。例如，词语的出现频率、词语之间的共现关系，如何反映其重要性和关联性。我们将探讨“词袋模型”（Bag-of-Words）等早期但重要的概念，理解它们如何将文本转化为数值向量，为后续分析奠定基础。 理解上下文：语言的深度探索： 仅仅关注词语的出现是不够的，语言的意义很大程度上依赖于上下文。我们将探讨“分布式表示”（Distributed Representation）的理念，即词语的意义可以通过其在大量文本中与其他词语的搭配关系来捕捉。这为理解同义词、近义词以及词语的细微差别提供了新的视角。 模式的发现：从数据到洞见： 文本分析的最终目标是发现隐藏在文本数据中的模式。这些模式可以是关于用户情绪的总体趋势，可以是关于某个主题的热门话题，也可以是关于产品优缺点的集中反馈。本书将强调“模式发现”作为文本分析的核心任务，并介绍一些通用的思维方式，比如归纳、演绎、聚类、分类等，如何应用于文本数据的分析。 量化与可解释性：平衡的艺术： 文本分析既需要强大的量化能力，也需要保持分析结果的可解释性。过于抽象的模型可能会难以理解其决策过程，而过于简单的模型则可能丢失重要的信息。本书将探讨如何在追求模型性能的同时，保持对结果的清晰理解，使得分析结果能够真正指导实际决策。 第三部分：文本数据分析的关键视角与方法论 在搭建了基础的思维框架后，本书将深入探讨文本数据分析的不同视角和通用的方法论，这些视角和方法论是进行具体文本分析工作的基础。 理解用户：情感与态度分析： 用户的声音是产品和服务改进的宝贵财富。我们将探讨如何通过分析文本数据来理解用户的情感倾向（正面、负面、中性）、他们的满意度、他们对特定产品特性或服务环节的态度。这包括对评论、评价、社交媒体帖子等进行细致的分析，捕捉用户的情绪信号。 主题的提取与追踪：话题发现与演变： 在海量的文本数据中，识别出关键的主题和话题，并追踪它们如何随着时间的推移而演变，是了解社群关注点、市场趋势的重要手段。我们将介绍一些用于识别和概括文本主题的通用方法，例如如何从大量文档中归纳出核心讨论点。 关联与链接：实体识别与关系抽取： 文本中往往包含着对人、地点、组织、事件等各种实体的描述，以及它们之间的关系。准确地识别出这些实体，并理解它们之间的关联，能够构建出更丰富的知识图谱，为信息检索、关系分析等提供基础。 文本的生成与演变：语言模型的视角： 现代的语言模型能够理解并生成自然语言，这为文本分析提供了前所未有的能力。本书将从一个更广阔的视角，探讨语言模型如何改变我们理解和运用文本数据的方式，以及它们在分析过程中扮演的角色。这并非聚焦于具体的模型构建，而是强调其在理解文本、提取信息、甚至预测文本走向方面的潜力。 数据驱动的决策：从分析到行动： 最终，文本分析的价值体现在它能够驱动实际的决策和行动。本书将强调分析结果如何转化为商业策略、产品改进方案、用户服务优化建议，以及在其他领域的具体应用。我们将探讨如何有效地沟通分析结果，并确保它们能够被有效地转化为行动。 第四部分：面向未来的思考 本书的结尾，我们将进行一些面向未来的思考，展望文本数据分析的未来发展趋势。 多模态数据的融合： 文本数据并非孤立存在，它常常与其他类型的数据（如图像、音频、视频）相结合。未来，如何有效地融合多模态数据，将是文本分析领域的重要发展方向。 伦理与责任： 随着文本分析能力的不断增强，数据隐私、信息偏见、算法的滥用等伦理问题也日益凸显。本书将简要探讨这些问题，并强调在文本分析过程中，始终需要将伦理考量置于重要位置。 持续的学习与适应： 语言本身在不断发展，新的词汇、新的表达方式层出不穷。文本分析工具和方法也需要不断学习和适应，以保持其有效性。 《文本之秘：洞悉语言数据背后的隐藏价值》是一本邀请您参与一次思维之旅的书。它不提供现成的答案，而是激发您提问、探索和构建自己的理解。通过阅读本书，您将获得一套全新的视角来审视您周围的文本信息，理解它们潜在的价值，并为 harnessing 这种价值奠定坚实的理论基础和方法论的认知。无论您是产品经理、市场分析师、研究学者，还是对信息时代充满好奇的探索者，本书都将为您打开一扇通往文本数据深度理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计着实让我眼前一亮。封面的色彩搭配非常和谐，那种深邃的蓝色与银色勾勒出的文字，传递出一种沉静而又充满智慧的科技感。我平时对于这类专业书籍的封面并没有太高的期待，但《预测性文本挖掘基础》的封面设计却能引起我内心深处的好奇。它不像某些学术著作那样刻板，也不像科普读物那样过于花哨，恰到好处地平衡了专业性和吸引力。书的纸张手感也很舒适，不是那种粗糙的印刷纸，而是带有一定厚度和光滑度的，翻阅起来非常流畅，即便长时间阅读，手指也不会感到疲劳。拿到手里沉甸甸的，这让我对它承载的内容充满了期待。我想，一本好的书，不仅仅在于其内在的知识，外在的呈现同样重要，它能够在第一时间抓住读者的眼球，建立起初步的连接。这本书无疑做到了这一点，它的实体触感和视觉感受都让我觉得物有所值，甚至迫不及待地想要打开它，深入探索其中奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书里的案例分析简直是点睛之笔！在理解了理论知识之后，如何将其转化为实际操作，往往是许多读者面临的瓶颈。《预测性文本挖掘基础》则通过一系列精心挑选的案例，生动地展示了文本挖掘技术的应用价值。这些案例覆盖了从情感分析到主题建模，再到异常检测等多个方面，既有经典的学术研究范例，也有贴近实际业务场景的解决方案。作者在介绍每个案例时，都非常详细地列出了所使用的数据集、数据处理流程、模型构建步骤以及最终的分析结果。更重要的是，他还会深入探讨这些结果的意义，以及它们如何帮助我们做出更明智的决策。我最喜欢的部分是，作者在分析完一个案例后，还会提出一些进一步的研究方向或者潜在的改进空间，这不仅加深了我对该案例的理解，也激发了我自己去思考和探索的兴趣。这些案例并非简单的罗列，而是与理论知识紧密结合，起到了很好的“学以致用”的作用。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初拿到这本书时，对其内容深度持保留态度。毕竟“基础”二字，很容易让人联想到浅尝辄止。然而，《预测性文本挖掘基础》却大大超出了我的预期。它在“基础”的框架下，提供了相当扎实且具有前瞻性的内容。书中对于一些前沿技术，如深度学习在文本挖掘中的应用，虽然篇幅有限，但也做了恰当的引入和简要的介绍，这对于想要了解未来发展趋势的读者来说，无疑是一份宝贵的“预习”。作者在讨论模型时，不仅讲解了主流的模型，也提及了一些新兴的研究方向，这使得这本书不仅仅是一份“基础”指南，更像是一扇通往更广阔文本挖掘世界的窗口。我尤其欣赏的是，作者在提到某些概念时，会适当地引用一些经典的学术论文，这对于有志于深入研究的读者，提供了进一步探索的线索。这本书的价值在于，它既能满足初学者的需求，也能为有一定基础的读者提供新的视角和思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书在叙事风格上，给我留下了深刻的印象。它不是那种枯燥乏味的教科书式写作，而是带有一种引人入胜的“故事感”。作者在开篇就为我们勾勒出了一个关于文本数据潜藏巨大价值的宏大愿景，然后随着章节的推进，像剥洋葱一样，一层层揭示出实现这一愿景所需的工具和方法。在论述一些技术细节时，作者并没有选择平铺直叙，而是会巧妙地引入一些“为什么”和“怎么办”的问题，引导读者进行思考。他善于使用流畅的语言，将复杂的概念转化为易于理解的叙述，让读者在阅读过程中，仿佛在与一位经验丰富的导师进行深入的交流。我特别欣赏作者在解释一些算法时，那种“抽丝剥茧”的风格，他不会一下子抛出所有的细节，而是先建立起整体的框架，然后再逐步深入到具体的计算和逻辑。这种循序渐进的叙述方式，让我在学习过程中不会感到 overwhelming，而是能够一步步建立起扎实的理解。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏作者在构建理论框架时的严谨性。在阅读过程中，我能感受到作者对于文本挖掘领域核心概念的深刻理解，并且非常清晰地将其梳理、组织起来。书中对于“预测性”这一核心概念的阐释，不是简单地罗列一些方法，而是深入剖析了其背后的逻辑和哲学。作者花费了大量篇幅去解释为什么文本数据能够被用于预测，以及在预测过程中需要关注哪些关键因素。他没有回避复杂性，而是以一种循序渐进的方式，引导读者一步步理解数据预处理、特征工程、模型选择以及评估指标等一系列环节。我特别喜欢作者在解释模型原理时，那种既保持学术严谨性，又尽量避免使用过于晦涩术语的处理方式。他常常会穿插一些形象的比喻，或者给出一些实际的应用场景，这使得即使对于文本挖掘初学者来说，也能相对容易地掌握这些抽象的概念。这种“化繁为简”的能力，是衡量一本优秀教材的重要标准，而《预测性文本挖掘基础》无疑在这方面做得相当出色。

评分☆☆☆☆☆

很专业的书，用了统计学基础之后再看吧

评分☆☆☆☆☆

很好，买得非常值，会继续买。

评分☆☆☆☆☆

一个机构会雇用一些理论家（思考者）以及一些做实际工作的人（执行者）。前者可能会将大部分时间花在学术工作上，他们的日常工作就是基于论文产生思路，然后通过高级工具或数学进行建模。后者则通过编写代码与真实世界交互，处理非理想世界中的瑕疵，比如崩溃的机器或者带噪声的数据。完全区分这两类人并不是个好想法，很多成功的机构都认识到这一点。（精益生产的一个原则就是，思考者应该自己动手去做实际工作。）当招聘经费有限时，谁更能得到工作，思考者还是执行者？很可能是执行者，但是现实中用人单位希望两种人都要。很多事情都需要做，但当应用需要更高要求的算法时，那么需要的人员就必须能够阅读论文，领会论文思路并通过代码实现，如此反复下去。

评分☆☆☆☆☆

给别人买的 还不错

评分☆☆☆☆☆

程序员的大部分工作可以类比于连接管道，所不同的是，程序员连接的是数据流，这也为人们带了巨大的财富。举一个例子，我们要开发一个在线出售商品的应用，其中主要部分是允许用户来发布商品并浏览其他人发布的商品。为此，我们需要建立一个Web表单，允许用户输入所售商品的信息，然后将该信息传到一个数据存储区。要让用户看到其他用户所售商品的信息，就要从数据存储区获取这些数据并适当地显示出来。我可以确信，人们会通过这种方式挣钱，但是如果让要应用更好，需要加入一些智能因素。这些智能因素包括自动删除不适当的发布信息、检测不正当交易、给出用户可能喜欢的商品以及预测网站的流量等。为了实现这些目标，我们需要应用机器学习方法。对于最终用户而言，他们并不了解幕后的“魔法”，他们关心的是应用能有效运行，这也是好产品的标志。

评分☆☆☆☆☆

很好，买得非常值，会继续买。

评分☆☆☆☆☆

书不错，可学习的东西还有很多

评分☆☆☆☆☆

买来学习学习买来学习学习

评分☆☆☆☆☆

给别人买的 还不错