Handbook of Latent Semantic Analysis

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出版者:Lawrence Erlbaum
作者:Thomas K. Landauer
出品人:
页数:544
译者:
出版时间:2007-02-15
价格:USD 99.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780805854183
丛书系列:
图书标签:
  • LSA
  • 机器学习
  • NLP
  • 浅层语义分析
  • Linguistics
  • 语言学
  • 语义学
  • 话题模型
  • Latent Semantic Analysis
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  • Machine Learning
  • Semantic Analysis
  • Computational Linguistics
  • Data Mining
  • Text Analysis
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具体描述

The Handbook of Latent Semantic Analysis is the authoritative reference for the theory behind Latent Semantic Analysis (LSA), a burgeoning mathematical method used to analyze how words make meaning, with the desired outcome to program machines to understand human commands via natural language rather than strict programming protocols. The first book of its kind to deliver such a comprehensive analysis, this volume explores every area of the method and combines theoretical implications as well as practical matters of LSA. Readers are introduced to a powerful new way of understanding language phenomena, as well as innovative ways to perform tasks that depend on language or other complex systems. The Handbook clarifies misunderstandings and pre-formed objections to LSA, and provides examples of exciting new educational technologies made possible by LSA and similar techniques. It raises issues in philosophy, artificial intelligence, and linguistics, while describing how LSA has underwritten a range of educational technologies and information systems. Alternate approaches to language understanding are addressed and compared to LSA. This work is essential reading for anyone-newcomers to this area and experts alike-interested in how human language works or interested in computational analysis and uses of text. Educational technologists, cognitive scientists, philosophers, and information technologists in particular will consider this volume especially useful.

深入探索文本的隐藏结构:一种超越词频的理解之道 书名:深层语义结构解析:揭示文本背后的认知图景 作者:[请自行想象一位权威学者的名字] 出版社:[请自行想象一家知名学术出版社] --- 内容简介 在信息爆炸的时代,如何从浩如烟海的文本数据中提炼出真正有价值的知识,是摆在每一位研究者、数据科学家和信息架构师面前的严峻挑战。传统的文本处理方法,如词频统计(Term Frequency, TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF),虽然为我们提供了量化文本的初步工具,但它们往往受限于词汇的表面共现,难以捕捉词语间深层次的、潜在的语义关联。本书《深层语义结构解析:揭示文本背后的认知图景》,正是为了弥补这一鸿沟而创作的里程碑式专著。 本书并非聚焦于特定的代数模型或单一的矩阵分解技术,而是致力于构建一个统一的、认知驱动的文本理解框架。我们摒弃了将文档视为词袋(Bag-of-Words)的局限性,转而探索人类在阅读和理解文本时所依赖的内在心智模型——即那些不直接言明,但却深刻影响着意义构建的潜在概念域(Latent Conceptual Domains)。 全书共分为六个逻辑递进的章节,为读者构建了一条从基础理论到高级应用的完整认知路径: --- 第一部分:理论基石与局限性批判 (Foundations and Critique) 本部分奠定了理解深层语义结构所必需的理论基础,并对既有方法的内在缺陷进行了深入剖析。 第一章:从表面共见到概念内涵 本章首先回顾了信息检索和自然语言处理领域中早期基于统计的文本表示方法。我们详细分析了TF-IDF模型、余弦相似度等方法的优势及其在处理同义词、多义词、以及语境依赖性(Context-dependency)问题上的根本性不足。核心观点在于:词语的意义并非孤立存在,而是由其在特定语境网络中的位置决定的。本章引入了“语义邻近度”与“概念中心性”的初步概念,为后续的结构化建模做铺垫。 第二章:认知科学中的“意义构建”模型 为了设计一个真正有效的文本分析工具,我们必须借鉴人类认知心理学的洞察。本章深入探讨了人类如何通过联想、归纳和抽象来形成对概念的理解。我们将认知地图(Cognitive Mapping)的理论引入文本分析,讨论了如何将文本空间映射为一个多维的、非欧几里得的语义空间。我们强调,成功的文本模型应当能够反映人类记忆和推理的内在机制,而非仅仅是数据的数学重构。 --- 第二部分:结构化表示的范式转换 (Paradigm Shift in Representation) 本部分是本书的核心技术驱动部分,重点在于阐述如何从观察到的数据(词语的出现)推导出隐藏的、驱动这些观察结果的“因素”或“维度”。 第三章:超越因子分析:高阶结构提取的拓扑视角 我们避开了对单一矩阵分解技术(如标准的奇异值分解 SVD)的过度依赖,转而采用一种更具拓扑结构视野的方法来理解数据降维。本章重点探讨了如何识别文档集合中相互独立且具有最大解释力的潜在维度。这不仅仅是数学上的正交性,更是概念上的“去耦合”(Decoupling)。我们引入了“结构稳定性度量”的概念,用以评估一个潜在维度在不同子语料库中的一致性,从而确保提取的结构是稳健而非偶然的。 第四章:多尺度语义的层级建模 文本的意义存在于多个层级:句子层级、段落层级、篇章层级。单一维度的模型难以捕捉这种嵌套关系。本章详细阐述了如何构建一个层级化的语义结构。这涉及到如何定义“局部关联强度”与“全局主题倾向”之间的关系,并设计相应的算法,使模型能够在宏观主题(如“环境科学”)和微观语汇(如“光合作用机制”)之间平滑过渡,实现跨尺度的信息整合。 --- 第三部分:应用与验证:构建可解释的知识系统 (Application and Validation) 本部分将理论框架应用于实际问题,并着重强调了模型输出的可解释性与实用性,这是区别于“黑箱”模型的关键所在。 第五章:概念导航与知识图谱的语义增强 如何利用深层语义结构来优化知识发现?本章展示了如何将提取出的潜在维度映射为可命名的“概念节点”。这要求我们开发一套语义贡献度评估工具,用于量化哪些高频词汇对特定潜在维度起着决定性的“锚定”作用。通过这种方式,我们可以为抽象的数学维度赋予清晰的、人类可理解的标签(例如,“维度12”被解释为“关于早期现代哲学中理性主义的讨论”)。随后,我们将这些结构应用于构建更精细、更少噪音的知识图谱,显著提升了信息检索的精度和召回率。 第六章:跨领域适应性与模型鲁棒性测试 一个健壮的语义模型必须具备良好的泛化能力。本章聚焦于模型的验证和适用性。我们设计了一系列严格的基准测试,用于评估模型在不同领域(如法律文本、医学文献、社交媒体评论)间的性能差异。关键在于如何调整参数以适应不同领域的词汇稀疏性和主题聚焦程度,同时保持底层语义结构的稳定性。本章还讨论了如何利用反馈循环(Feedback Loops)机制,使模型能够根据用户对结果的评估,动态微调其对潜在维度的权重分配,实现真正意义上的自适应学习。 --- 结语 本书旨在引导读者超越对词语的简单计数,进入对文本深层结构和潜在意义的系统化探索。我们相信,对文本的理解不应仅仅停留在“它说了什么”,而必须深入到“它在表达什么概念,以及这些概念是如何相互关联的”。《深层语义结构解析》提供了一套严谨的理论框架和实践工具,帮助研究者和从业者构建出更具洞察力、更易于解释、也更贴近人类心智模式的文本分析系统。这是一本面向未来信息处理范式的指南。 本书适合对象: 高级自然语言处理研究人员、数据挖掘专家、认知计算学者、以及任何希望在复杂文本数据中挖掘深层知识的专业人士。

作者简介

Thomas K. Landauer has been elected into the CHI Academy by The Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Computer-Human Interaction (ACM SIGCHI) in recognition of his outstanding leadership and service in the field of computer-human interaction.

Danielle S. McNamara is a professor in the Psychology Department and Senior Scientist in the Learning Sciences Institute at Arizona State University.

Tom Landauer is a theoretical and applied cognitive scientist, with interests on the one hand in advancing understanding of how complex knowledge, such as language, is learned and used, and on the other hand in creating instructional methods and automated aids to speed and enhance knowledge acquisition and use. He led the brilliant team of young cognitive scientists at Bell Communications Research that invented LSA and, along with Susan Dumais, pioneered LSA's interpretation and validation as a theory of verbal meaning. He is currently a Research Professor at the University of Colorado, Boulder, and Executive Vice President at Pearson Knowledge Technologies, a subsidiary of Pearson, the international educational publishing and assessment company. A 1960 Harvard Ph.D., he served on faculties of The Harvard Graduate School of education, Dartmouth College, and Stanford University, and was a Visiting Lecturer at Princeton University. From 1969-1984, he was a researcher and research director at Bell Telephone Laboratories and its successor, Bell Communications Research. Tom is a devoted proponent of the "Pasteur's Quadrant" scientific method: taking problems from practical needs, finding solutions by empirical research and rigorous modeling, and testing theories and solutions by their effectiveness and completeness in solving the inspiring practical problem. (For example, LSA provides a rigorous theory of verbal meaning with wide applicability, but is unable to explain syntactic phenomena.) His research has almost always centered on some aspect of learning, from its physiology and biochemistry to the effects of practice schedules to mathematical theories, and to applications as diverse asmarketing, children's social development, human-computer interaction, and the specification of memorable telephone numbers. He regards LSA as by far the most significant accomplishment with which he has been associated.

Danielle S. McNamara is a cognitive scientist in the Department of Psychology at the University of Memphis. A great deal of her work involves the theoretical study of cognition as well as the application of cognition to educational practice. She examines a variety of phenomena related to reading, comprehension skill, working memory, communication, expertise, knowledge acquisition, and the generation effect. A major thrust of her research concerns how to improve comprehension and learning from text. One focus of that research is on providing training to improve metacognitive reading strategies. For example, she and her research team developed an automated reading strategy tutor called ISTART (Interactive Strategy Trainer for Active Reading and Thinking) that teaches readers to more effectively understand difficult text. A second focus of her reading research is on text cohesion and how that interacts with reader aptitudes. She and her research team have developed Coh-Metrix, an automated tool that assesses text on multiple dimensions, including text cohesion. Many of her projects, such as the iSTART and Coh-Metrix projects, involve the creation and refinement of computational algorithms to extract meaning from text and to automatically interpret and respond to text and discourse. LSA has played an important role in these endeavors.

Simon Dennis is a psychologist and computer scientist with interests in human memory and language processes. His work on recognitionmemory has precipitated a fundamental rethink about the sources of interference in episodic memory paradigms, while his Syntagmatic Paradigmatic model has provided a solution to the question of how people abstract thematic role information from text as well as providing insight into the nature of inference in text comprehension. He completed his training at the University of Queensland before becoming a lecturer in the Australian Research Council's, Key Centre for Human Factors and Applied Cognitive Psychology. He then moved to United States to take on the role of Research Professor at the University of Colorado at Boulder. He currently holds a lectureship role in the School of Psychology at the University of Adelaide, Australia.

Walter Kintsch is Professor Emeritus in the Department of Psychology at the University of Colorado and the former director of its Institute of Cognitive Science. His research has focused on the psychology of language, in particular models of discourse comprehension. This work is summarized in his book "Comprehension: A Paradigm for Cognition." In recent years he has explored the use of LSA both as a tool for theorizing about language comprehension and for comprehension instruction in schools. A software called "Summary Street" that provides content feedback to middle school students writing summaries has been introduced and successfully tested in a large number of schools in Colorado. His current interests include the exploration of how the semantic information that is stored in long-term memory by LSA-like models is used to construct the full, contextually appropriate meaning of a word in working memory when the word is used as part of a discourse.

目录信息

读后感

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用户评价

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当我第一次看到《Handbook of Latent Semantic Analysis》这本书时,我就知道它是我一直在寻找的那一本。我是一名对信息检索技术充满热情的研究人员,长期以来,我都在思考如何能够超越简单的关键词匹配,实现更智能、更符合用户意图的信息检索。潜在语义分析(LSA)作为一种能够捕捉文本深层语义关系的技术,一直是我研究的重点。我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的理论框架,详细阐述LSA的数学原理,包括其背后所依赖的线性代数知识,例如奇异值分解(SVD)。我希望能够理解LSA是如何构建一个语义空间,并将文档和查询映射到这个空间中,从而实现更精准的匹配。更令我兴奋的是,我期待书中能够提供大量与信息检索相关的应用案例,例如LSA在搜索引擎优化、个性化推荐系统、或者知识管理系统中的具体应用。我希望这本书能够指导我如何对LSA模型进行调优,以及如何评估其性能,为我的研究项目提供坚实的理论和实践基础。总而言之,我希望这本书能够成为我深入理解和应用LSA技术,推动信息检索领域发展的宝贵资源。

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这本书的命名《Handbook of Latent Semantic Analysis》本身就散发出一种权威性和系统性的感觉,这对于我这样一个希望系统学习一项新技术的学习者来说,无疑具有极大的吸引力。我是一名市场研究分析师,工作中需要处理大量的用户评论、调查问卷反馈以及社交媒体上的讨论。我一直在寻找一种方法,能够帮助我从这些海量的文本数据中,提炼出用户真正的需求、潜在的偏好以及市场上的新兴趋势。潜在语义分析(LSA)听起来就像是专门为解决这些问题而生的技术。我希望这本书能够详细解释LSA的理论基础,让我明白它是如何将离散的文本数据转化为连续的语义向量,并通过降维技术捕捉文本的深层含义。我特别期待书中能够提供一些具体的案例,展示LSA在市场分析领域的应用,例如如何使用LSA来识别不同用户群体对某个产品的看法,或者如何通过LSA来发现与某个行业相关的新兴话题。此外,我也希望能了解LSA的局限性,以及在实际应用中可能遇到的挑战,比如数据预处理、模型参数选择等。总而言之,我希望这本书能够成为我掌握LSA技术的入门指南,并为我的市场研究工作带来革命性的提升。

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我是一位拥有多年研究经验的语言学博士,长期以来,我一直在探索如何量化和分析语言中的细微差别。《Handbook of Latent Semantic Analysis》这本书的名字,让我立刻感受到了它所蕴含的深刻洞察力。我一直对文本的深层语义结构着迷,而潜在语义分析(LSA)作为一种能够捕捉词语和文档之间隐含关系的方法,无疑是我的研究领域中的一个重要工具。我希望这本书能够为我提供一个扎实的理论基础,让我能够深入理解LSA的数学原理,例如它如何通过矩阵分解来降低文本数据的维度,从而发现隐藏的主题。我尤其关注LSA如何处理同义词和多义词带来的模糊性,这对于语言学的研究至关重要。同时,我也期待书中能够包含丰富的语言学相关的应用案例,例如,LSA是否能够帮助我们发现不同时期、不同文化背景下文本的语义演变?它能否用于分析作者的写作风格,或者识别文本中的潜在情感倾向?我希望这本书不仅能提供理论,还能指导我如何将LSA应用于我的具体研究项目中,甚至提供一些关于如何评估LSA结果的语言学视角。对我而言,这本书不仅是一本技术手册,更是一扇探索语言奥秘的窗户,我期待它能够为我的研究带来新的启发和突破。

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作为一名终身学习者,我总是渴望接触能够拓宽我视野的书籍。《Handbook of Latent Semantic Analysis》这本书的封面设计简洁而有力量,传递出一种深度和专业性。我对数据分析和机器学习领域一直有着浓厚的兴趣,而潜在语义分析(LSA)作为文本数据处理中的一个重要方法,一直是我想要深入了解的对象。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式,向我介绍LSA的核心概念,包括它是如何从原始文本中提取特征,以及如何通过降维技术来捕捉文本的潜在语义。我尤其关心LSA在信息检索领域的应用,我希望能够理解它如何能够超越关键词匹配,更智能地理解用户的搜索意图。此外,我也对LSA在其他领域的潜在应用感到好奇,例如在文本摘要、情感分析,甚至是知识图谱的构建中,它能否发挥作用?这本书是否能够提供一些实际操作的指导,例如如何使用Python等编程语言来实现LSA,或者介绍一些常用的LSA库?我非常希望这本书能够帮助我从理论到实践,全面掌握LSA这项技术,并将其应用于我自己的数据分析项目中,为我打开一扇新的学习之门,让我能够更深入地探索文本数据的价值。

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这是一本真正意义上的“手稿”,从它的厚度和纸张的质感就能感受到编者的用心。我拿到《Handbook of Latent Semantic Analysis》后,第一感觉就是它承载了大量的信息,仿佛是一座知识的宝库。我一直对自然语言处理(NLP)领域的基础理论感到好奇,而LSA正是其中一个非常关键的基石。我希望这本书能够为我打开通往LSA世界的大门,让我不仅仅停留在表面概念的了解,而是能够深入理解其背后的数学模型和算法原理。我想知道,LSA是如何捕捉词语之间的语义关系的,它又是如何将这些关系转化为计算机可以理解和处理的形式的。更重要的是,我期待书中能够提供丰富的案例研究,让我看到LSA在实际问题中的应用,比如如何用它来改进搜索引擎的匹配精度,或者如何通过它来发现隐藏在大量文档中的主题。我是一个动手能力比较强的人,所以光是理论讲解对我来说还不够,我希望书中能提供一些代码示例或者伪代码,让我能够尝试着去实现一些LSA的基本功能,或者至少能够指导我去使用现有的LSA工具包。此外,关于LSA的评估方法和相关研究进展,我也非常感兴趣。我想知道,目前LSA的性能如何,与其他的文本分析方法相比,它有哪些优势和劣势。我对这本书的期望很高,希望它能够成为我深入研究NLP领域的一个重要参考。

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我是一位对信息科学充满热情的研究生,在学术探索的道路上,我一直在寻找能够提升我研究效率和深度的工具。《Handbook of Latent Semantic Analysis》这本书的书名就直接点明了它的核心内容,这让我非常兴奋。我一直听说潜在语义分析(LSA)是一种能够揭示文本深层含义的强大技术,尤其是在处理大规模、高维的文本数据时,它的能力尤为突出。我希望这本书能够系统地介绍LSA的理论框架,从最基础的词袋模型(Bag-of-Words)开始,逐步讲解词语的降维、矩阵分解(如SVD)等核心技术,让我能够清晰地理解LSA的构建过程。我尤其关注LSA如何解决同义词和多义词的问题,这在自然语言理解中是一个巨大的挑战。理论知识的学习固然重要,但更吸引我的是书中可能包含的实际应用场景。我希望能够看到LSA在信息检索、文档聚类、概念提取、甚至是问答系统等领域的具体应用案例,了解它如何解决现实世界中的问题。此外,对于LSA的局限性,例如它对语序不敏感,以及如何处理新词的出现等问题,我也希望能得到深入的探讨和分析。这本书是否能提供一些关于LSA的实现细节,或者指向一些常用的LSA工具包,那将对我未来的实践研究有着极大的帮助。总而言之,我希望这本书能够成为我的得力助手,帮助我更深入地理解文本的内在逻辑。

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当我看到《Handbook of Latent Semantic Analysis》这本书时,我立刻被它所吸引。作为一名经常需要处理大量非结构化数据的软件工程师,我一直深信文本数据的价值,但如何有效地从中提取有意义的信息,一直是我面临的挑战。我之前接触过一些基础的文本处理技术,但对于如何深入挖掘文本的语义内涵,我总觉得有所欠缺。潜在语义分析(LSA)这个概念,对我来说充满了神秘感和吸引力。我希望这本书能够系统地介绍LSA的原理,从最基础的向量空间模型讲起,然后深入到矩阵分解技术,例如奇异值分解(SVD)是如何在LSA中扮演关键角色的。我渴望理解LSA如何能够处理同义词和多义词的问题,这是传统文本匹配方法难以克服的难关。同时,我也希望书中能够提供一些具体的应用场景和案例,比如在智能推荐系统、内容匹配、或者舆情分析中,LSA是如何发挥作用的。我对这本书的期望很高,希望它能够为我提供一套完整、清晰的学习路径,让我能够真正掌握LSA这项技术,并在实际的软件开发工作中得以应用,从而提升我们处理和分析文本数据的能力,为产品带来更智能的功能。

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在我翻开《Handbook of Latent Semantic Analysis》的瞬间,一种严谨而系统的学术氛围扑面而来。我是一名对文本分析技术充满好奇的工程师,平日里接触到的数据大多是结构化的,但随着项目的发展,非结构化的文本数据越来越成为我们亟待解决的难题。我一直对潜在语义分析(LSA)这个概念有所耳闻,它似乎能够穿透文本的表面,触及隐藏在词语背后的深层语义。这本书的出现,恰好满足了我对这一技术深入了解的渴望。我非常期待书中能够详细阐述LSA的理论基础,包括其核心的数学模型,例如奇异值分解(SVD)在其中的作用。我希望能够理解LSA是如何构建一个向量空间,并将词语和文档映射到这个空间中,从而揭示它们之间的语义关系。更令我兴奋的是,我希望书中能够提供一系列贴近实际应用的案例分析。我迫切想知道,LSA在企业级应用中是如何发挥作用的,例如在客户反馈分析、市场趋势预测、或者知识管理系统中。这本书是否能提供一些关于LSA算法的调优技巧,以及在面对海量数据时如何保证其效率和准确性?这些都是我在实际工作中非常关心的问题。我对这本书充满了期待,希望它能为我开启一扇新的大门,让我能够更有效地利用文本数据来驱动业务创新。

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这本书的封面设计就散发着一种沉静而专业的学术气息,深蓝色的背景搭配烫金的字体,立刻吸引了我的注意。当我拿到《Handbook of Latent Semantic Analysis》时,我迫不及待地翻开它,希望能够一窥它所承诺的“潜在语义分析”的奥秘。从我浅薄的理解来看,潜在语义分析(LSA)似乎是一种能够挖掘文本背后隐藏意义的技术,这对于我这样一个在信息海洋中遨游的研究者来说,无疑是一把强大的利器。我一直对文本数据背后的深层含义感到好奇,无论是历史文献中的细微差别,还是社交媒体上的情绪波动,抑或是学术论文中尚未被明确表达的联系,都让我着迷。我期望这本书能够系统地介绍LSA的理论基础,让我明白它是如何从海量的文本数据中提炼出有价值的信息。同时,我也希望它能提供一些实际的应用案例,让我看到LSA在不同领域的应用,比如信息检索、文档分类、情感分析等等。坦白说,我对于复杂的数学公式和算法有些畏惧,但我也明白,要真正理解一个概念,就必须深入其核心。所以,我希望这本书在严谨的学术论述之外,也能用相对易懂的方式来解释那些复杂的概念,甚至配以直观的图表和例子,帮助我这个非数学专业背景的读者也能跟上思路。我尤其期待书中能够详细阐述LSA的优缺点,以及在实际应用中可能遇到的挑战和应对策略。毕竟,任何一种技术都不是万能的,了解它的局限性同样重要。这本书的篇幅看起来相当可观,我预感它将是一次充满挑战但又收获满满的阅读旅程,它或许能成为我理解和应用文本分析技术的一块坚实基石。

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这本《Handbook of Latent Semantic Analysis》的书名,直接点明了我一直以来所关注的技术方向。作为一名在教育领域工作的研究者,我深切地感受到文本数据在现代教育中的重要性,从学生论文的评估,到教学资源的组织,再到学习者行为的分析,都离不开对文本信息的深入理解。我一直对潜在语义分析(LSA)这项技术充满好奇,它似乎能够揭示文本中隐藏的知识结构和概念联系,这对于教育研究来说,具有巨大的潜力。我希望这本书能够系统地介绍LSA的理论基础,让我能够清晰地理解其工作原理,包括词语共现矩阵的构建、奇异值分解的应用,以及如何从降维后的矩阵中提取潜在主题。我尤其关注LSA在教育场景下的应用,例如它是否能够帮助我们分析不同学生对同一知识点的理解程度,或者如何通过LSA来构建一个更智能的教育资源推荐系统。我希望书中能够提供一些真实的案例研究,展示LSA在教育领域的实际价值,并为我提供一些在教育研究中应用LSA的方法论指导。我期待这本书能够成为我探索文本数据在教育领域应用的一把关键钥匙。

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