本书从文本数据具有的特点以及文本挖掘具有的价值和意义开始，讲解了文本数据的获取和预处理的方法（包括中英文的文本预处理），给出了文本向量化表示方法。本书从统计机器学习方法和深度神经网络两个角度，介绍了包括向量空间模型以及词、句子和文档级的分布式表示；针对文本分类问题，介绍了传统文本分类方法、深度神经网络分类方法（多层感知机文本分类、卷积神经网络文本分类和循环神经网络文本分类）和文本分类的评价指标；针对文本聚类，包括文档相似度度量方法，介绍了基于划分、层次、密度的基础性聚类算法，以及谱聚类等高级聚类方法和文本聚类的评价指标；在理论学习的基础上，介绍了文本主题的挖掘技术，包括潜在语义分析、非负矩阵分解、概率潜在语义分析和潜在狄利克雷分布等；最后从文本内容、主题和基于时间信息三个方面介绍了文本数据可视化的方法与工具。本书不仅对文本挖掘的相关理论模型进行了详细的推理和全面介绍，而且在每个算法模型之后都会给出实例，在理论与实践之间做了很好的平衡与衔接。
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