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編輯推薦

1.技術(shù)型科普書，屬于情感分析方向零基礎(chǔ)入門讀物；
2.全書語言文字簡潔易懂，對初學(xué)者友好；
3.本書作者是清華大學(xué)人工智能方向老師，有非常強的專業(yè)能力；
4.本書理論與實踐結(jié)合，但盡量避免了煩瑣公式。

內(nèi)容簡介

“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)思維、機器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學(xué)習(xí)、知識圖譜、專家系統(tǒng)等方向，體系完整、內(nèi)容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關(guān)知識，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者快速入門。
《情感分析：人工智能如何洞察心理》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，本分冊以通俗易懂的文字風(fēng)格，介紹了不同的人工智能技術(shù)解決情感分析問題的方法，如情感詞典、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。內(nèi)容豐富而簡明，包括分詞、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、詞袋模型、樸素貝葉斯、邏輯回歸、NPLM模型、Word2Vec模型、LSTM模型等。同時，本書配有關(guān)鍵代碼，并在附錄中給出了PyTorch的入門介紹以及概率基礎(chǔ)知識回顧，讓讀者在學(xué)習(xí)過程中打好基礎(chǔ)，快速上手，提升解決問題的能力。
本書可以作為大學(xué)生以及想要走向自然語言處理（NLP）領(lǐng)域相關(guān)工作崗位的技術(shù)人員的入門讀物，同時，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

作者簡介

龔超，工學(xué)博士，清華大學(xué)日本研究中心主任助理，深圳清華大學(xué)研究院下一代互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)中心核心成員，?？诮?jīng)濟學(xué)院雅和人居工程學(xué)院客座教授。中國高科技產(chǎn)業(yè)化研究會理事、中國自動化學(xué)會普及工作委員會委員、中國人工智能學(xué)會中小學(xué)工作委員會委員、教育部教育信息化教學(xué)應(yīng)用實踐共同體項目特聘專家。研究方向為人工智能優(yōu)化算法，人工智能在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用等。著有10本人工智能相關(guān)圖書，多家500強企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域高級顧問，在國內(nèi)外期刊上發(fā)表文章共計60余篇。

張鵬宇，未來基因（北京）人工智能研究院中級研究員，中國人工智能學(xué)會中小學(xué)工作委員會培訓(xùn)講師，中國人工智能學(xué)會、中國自動化學(xué)會、中國科學(xué)院大學(xué)人工智能學(xué)院全國中小學(xué)人工智能探究性學(xué)習(xí)訓(xùn)練營導(dǎo)師，中國自動化學(xué)會青少年人工智能核心素養(yǎng)測評特聘專家，北京科學(xué)中心人工智能高級研修營指導(dǎo)教師。

喻濤，博士，清華大學(xué)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)空間研究院網(wǎng)絡(luò)試驗設(shè)施研究室助理研究員，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)空間安全、未來互聯(lián)網(wǎng)試驗床、SDN/人工智能/大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究。目前在清華大學(xué)網(wǎng)絡(luò)研究院網(wǎng)絡(luò)試驗設(shè)施研究室基于國家重大基礎(chǔ)設(shè)施未來網(wǎng)絡(luò)試驗設(shè)施FITI項目開展網(wǎng)絡(luò)空間安全應(yīng)用研究、智能檢測模型與對抗樣本生成技術(shù)研究、應(yīng)用流量遷移與優(yōu)化研究、網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)字地圖與資產(chǎn)測繪等研究工作。

目錄

第1章　語摯情長路漫漫 001
1.1 文中自有真情在 002
1.1.1　問世間情為何物 002
1.1.2　觸景文下留真情 004
1.2　NLP來相助 008
1.2.1　什么是NLP 008
1.2.2　NLP主要應(yīng)用領(lǐng)域 012
1.3　情感即分類 015
1.3.1　情感分析的對象與方法 015
1.3.2　情感分析的主要應(yīng)用 017

第2章　情感詞典查情斷意 019
2.1　分詞與詞典 020
2.1.1　分詞，情感分析第一步 020
2.1.2　詞典，讓AI長知識 026
2.2　只有“情感”行不行 028
2.2.1　情感詞典的建立 028
2.2.2　詞典的擴充 031
2.3　基于情感詞典的案例 034

第3章　玩轉(zhuǎn)文本大數(shù)據(jù) 039
3.1　數(shù)據(jù)的獲取 040
3.1.1　網(wǎng)絡(luò)爬蟲 040
3.1.2　簡單爬蟲案例 040
3.2　數(shù)據(jù)的清洗與整理 045
3.2.1　去除停用詞 046
3.2.2　詞性標注 054
3.3　詞頻與詞云 055
3.3.1　詞頻統(tǒng)計 055
3.3.2　關(guān)鍵詞統(tǒng)計 057
3.3.3　詞云 059
3.4　詞袋模型 063
3.4.1　詞袋模型概念 063
3.4.2　簡單詞袋模型案例 065
3.4.3　改進詞匯表 067
3.4.4　詞袋模型顯示頻率 071
3.4.5　詞袋模型的局限性 072

第4章　機器學(xué)習(xí)洞察句情 073
4.1　機器學(xué)習(xí)概述 074
4.1.1　什么是機器學(xué)習(xí) 074
4.1.2　機器學(xué)習(xí)與情感分析 077
4.1.3　詞袋模型數(shù)據(jù)生成 081
4.2　樸素貝葉斯與情感分析 086
4.2.1　貝葉斯vs頻率 086
4.2.2　樸素貝葉斯原理實踐 087
4.3　二項邏輯回歸與情感分析 097
4.3.1　邏輯回歸原理 097
4.3.2　邏輯回歸算法 100

第5章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觸景悉情 102
5.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理 103
5.1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 103
5.1.2　前向與反向傳播 104
5.1.3　其他參數(shù) 107
5.2　激活函數(shù)與損失函數(shù) 109
5.2.1　非線性的激活函數(shù) 109
5.2.2　衡量優(yōu)劣的損失函數(shù) 115
5.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類與情感分析 117

第6章　向量構(gòu)筑語義空間 121
6.1　另辟蹊徑分布表示 122
6.1.1　語料庫 122
6.1.2　分布式假說 123
6.2　從NPLM到Word2Vec 126
6.2.1　NPLM模型 126
6.2.2　Word2Vec 128
6.3　Word2Vec實踐 134
6.3.1　“女人-男人=王后-國王”的三國解讀 134
6.3.2　詞匯的星空 140

第7章　深情厚意咬文嚼字 145
7.1　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 146
7.1.1　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 146
7.1.2　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實踐 148
7.2　LSTM 151
7.2.1　LSTM基本原理 151
7.2.2　非禮勿記、非禮勿聽、非禮勿言 153
7.3　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與情感分析 157

附錄 160
附錄一　PyTorch入門 161
附錄二　概率基礎(chǔ) 168
附錄三　騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明 181

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前言/序言

新一代人工智能的崛起深刻影響著國際競爭格局，人工智能已經(jīng)成為推動國家與人類社會發(fā)展的重大引擎。2017年，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中明確指出：支持開展形式多樣的人工智能科普活動，鼓勵廣大科技工作者投身人工智能知識的普及與推廣，全面提高全社會對人工智能的整體認知和應(yīng)用水平。實施全民智能教育項目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學(xué)軟件、游戲的開發(fā)和推廣。
為了貫徹落實《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，國家有關(guān)部委相繼頒布出臺了一系列政策。截至2022年2月，全國共有440所高校設(shè)置了人工智能本科專業(yè)，387所普通高等學(xué)校高等職業(yè)教育（?？疲┰O(shè)置了人工智能技術(shù)服務(wù)專業(yè)，一些高校甚至已經(jīng)在積極探索人工智能跨學(xué)科的建設(shè)。在高中階段，“人工智能初步”已經(jīng)成為信息技術(shù)課程的選擇性必修內(nèi)容之一。在2022年實現(xiàn)“從0到1”突破的義務(wù)教育階段信息科技課程標準中，明確要求在7～9年級需要學(xué)習(xí)“人工智能與智慧社會”相關(guān)內(nèi)容，實際上，1～6年級階段的不少內(nèi)容也與人工智能關(guān)系密切，是學(xué)習(xí)人工智能的基礎(chǔ)。
人工智能是一門具有高度交叉屬性的學(xué)科，筆者認為其交叉性至少體現(xiàn)在三個方面：行業(yè)交叉、學(xué)科交叉、學(xué)派交叉。在大數(shù)據(jù)、算法、算力三駕馬車的推動下，新一代人工智能已經(jīng)逐步開始賦能各個行業(yè)，現(xiàn)在幾乎沒有哪一個行業(yè)不涉及人工智能有關(guān)元素。人工智能也在助力各學(xué)科的研究，近幾年，《自然》等頂級刊物不斷刊發(fā)人工智能賦能學(xué)科的文章，如人工智能推動數(shù)學(xué)、化學(xué)、生物、考古、設(shè)計、音樂以及美術(shù)等。人工智能內(nèi)部的學(xué)派也在不斷交叉融合，像知名的AlphaGo，就是集三