A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Minin...

自然语言文本数据在最近几年来急剧增长，涵盖了网页、新闻文章、科学文献、电子邮件、企业文件以及社交媒体上的博客文章、论坛帖子、产品评论和推文等。这些数据的增长导致了对强大的软件工具的需求，以帮助人们有效地、高效地管理和分析大量的文本数据。与由计算机系统或传感器生成的数据不同，文本数据通常由人类直接生成，并捕获了丰富的语义内容。因此，文本数据特别有价值，可以用于发现关于人类观点和偏好的知识，以及我们编码进文本的许多其他类型的知识。 与符合明确定义模式（因此计算机较容易处理）的结构化数据不同，文本数据的结构不那么明确，需要计算机处理以理解文本中编码的内容。自然语言处理的当前技术水平尚未达到使计算机能够精确理解自然语言文本的程度，但是过去几十年里已经开发出一系列广泛使用的统计和启发式方法，用于管理和分析文本数据。这些方法通常非常健壮，可以应用于任何自然语言以及任何主题的文本数据。 本书提供了这些方法的系统性介绍，重点介绍了构建各种实用文本信息系统所需的知识和技能。由于人类比计算机更能理解自然语言，因此在文本信息系统中有效地涉及人类通常是必需的，而文本信息系统通常作为人类的智能助手。根据文本信息系统与人类合作的方式，我们可以区分两种类型的文本信息系统。第一种是信息检索系统，包括搜索引擎和推荐系统；它们协助用户从大量文本数据中找到最相关的数据，这些数据实际上对于解决特定问题实际上是必需的。 信息检索系统的目标是帮助用户快速准确地找到他们所寻找的信息。这涉及到了解用户的查询意图，评估大量文本中哪些内容与查询相关，以及以有序的方式向用户展示这些内容。为了做到这些，信息检索系统使用各种技术和算法，包括但不限于布尔搜索、向量空间模型、概率搜索、排名算法和自然语言处理技术。这些技术结合起来能够使系统更好地理解语言的复杂性以及用户的真正需求。 另一方面，文本挖掘系统关注的是从未加工的文本数据集中提取有用信息的过程。这个过程包括识别模式、发现趋势、建立模型和进行预测。通过文本挖掘，可以提取隐藏在大量文本中的知识，这对于市场分析、情感分析、安全监控、医疗诊断和许多其他领域都是极为重要的。文本挖掘技术利用统计分析、机器学习和自然语言处理，将数据中的文字转化为可用于决策的洞察。 而在这个电子书中，作者Cheng Xiang Zhai和Sean Massung提供了对这些技术和方法的系统性介绍，重点介绍了构建实用文本信息系统所需的核心知识和技能。信息检索和文本挖掘是数据科学中的重要分支，它们的结合为从文本数据中提取知识提供了更全面的视角。该书对理论基础和实际应用都进行了深入的探讨，为专业人士和学生提供了宝贵的资源。