Apprendimento automatico per il testo

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la copertura approfondita dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo, in particolare applicato al testo. È una risorsa eccellente sia per gli accademici che per i professionisti del settore, in quanto offre spiegazioni chiare e intuitive. Tuttavia, alcuni recensori notano che alcuni argomenti non sono trattati in modo uniforme e sono state espresse critiche sulla vaghezza di alcune sezioni.

Ampia copertura dei metodi di machine learning e deep learning, stile di scrittura chiaro e intuitivo, ottimo sia per il mondo accademico che per quello industriale, numerosi approfondimenti che collegano i vari concetti, contenuti ben organizzati, buon equilibrio tra teoria e applicazione pratica.

Alcune aree non sono trattate in modo uniforme, in particolare con un'attenzione particolare alla classificazione dei testi rispetto ad altri argomenti; alcune descrizioni sono ritenute relativamente superficiali e vaghe, non adatte come guida pratica alla programmazione.

(basato su 10 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning for Text

Contenuto del libro:

L'analisi del testo è un campo che si trova all'interfaccia tra il reperimento delle informazioni, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, e questo libro di testo copre accuratamente un quadro organizzato in modo coerente tratto da questi argomenti intersecati. I capitoli di questo libro di testo sono organizzati in tre categorie:

- Algoritmi di base:I capitoli da 1 a 7 trattano gli algoritmi classici per l'apprendimento automatico dal testo, come la preelaborazione, il calcolo della somiglianza, la modellazione degli argomenti, la fattorizzazione della matrice, il clustering, la classificazione, la regressione e l'analisi d'insieme.

I capitoli 8 e 9 trattano i metodi di apprendimento dal testo quando sono combinati con domini diversi, come il multimedia e il Web. Il problema del reperimento delle informazioni e della ricerca sul Web viene discusso anche nel contesto della sua relazione con i metodi di classificazione e di apprendimento automatico.

I capitoli da 10 a 14 trattano varie applicazioni incentrate sulle sequenze e sul linguaggio naturale, come l'ingegneria delle caratteristiche, i modelli linguistici neurali, l'apprendimento profondo, la sintesi del testo, l'estrazione di informazioni, l'estrazione di opinioni, la segmentazione del testo e il rilevamento di eventi.

Questo libro di testo tratta in modo dettagliato gli argomenti dell'apprendimento automatico per i testi. Poiché la copertura è ampia, è possibile offrire più corsi dallo stesso libro, a seconda del livello del corso. Anche se la presentazione è incentrata sul testo, i capitoli da 3 a 7 trattano algoritmi di apprendimento automatico che sono spesso utilizzati in ambiti diversi dai dati testuali. Pertanto, il libro può essere utilizzato per offrire corsi non solo di analisi testuale, ma anche dalla prospettiva più ampia dell'apprendimento automatico (con il testo come sfondo).

Questo libro di testo si rivolge a studenti laureati in informatica, nonché a ricercatori, professori e operatori industriali che lavorano in questi campi correlati. Questo libro di testo è accompagnato da un manuale di soluzioni per l'insegnamento in classe.