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內容簡介： 本书深入探讨了图方法在文本挖掘领域的应用，强调了图模型在处理文本数据时对上下文和长距离语义依赖关系的捕捉能力。全书内容分为3部分，共8章，系统地介绍了基于图的文本挖掘技术，并通过多个自然语言处理任务（如短文本分类、虚假新闻检测、知识图谱表示学习等）展示了图方法的有效性。作者结合丰富的科研和项目经验，提出了创新的图模型和算法，旨在解决数据稀疏和复杂语义建模问题，为计算机专业学生和NLP领域研究人员提供了宝贵的参考和新视角。 關於作者： 李劼，博士，北京邮电大学计算机学院数据科学与服务中心副主任，北邮——迅达云云计算大数据联合实验室秘书长。2001年起开始专注于数据挖掘、数据仓库、人工神经网络/遗传算法技术，2009年起开始研究云计算相关技术。目前研究方向为云计算，大数据，自然语言处理，基于机器学习的通信信号处理，5G基带信号处理技术等。作为负责人承担和作为主研人员参与了5项国家级及省部级科研项目，近10项企业合作项目。发表高水平SCI/EI检索论文10余篇，获得国家发明专利2项，撰写通信行业标准5项。

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