深度学习与短文本信息挖掘

　　本书对自然语言处理中的两种代表性的短文本信息挖掘进行研究：关系抽取和弹幕评论挖掘。针对关系抽取任务，从精度、效率、鲁棒性及前沿探索四个方面进行分析并提出对应的解决方法。针对弹幕评论挖掘任务，充分地利用弹幕的实时性、交互性、高噪声等性质，提出适用于弹幕评论的语义分析模型。针对目标任务的信息缺陷，本书从多角度研究和设计对应的深度学习算法以提高信息挖掘的精度。

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