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出版者:Now Publishers Inc

作者:Sunita Sarawagi

出品人:

页数:124

译者:

出版时间:2008-11-30

价格:USD 85.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781601981882

丛书系列:

图书标签:

• 信息抽取
• 实体
• 关系抽取
• 计算机
• 信息融合
• NLP
• 信息抽取
• 自然语言处理
• 文本挖掘
• 机器学习
• 语义理解
• 知识图谱
• 命名实体识别
• 关系抽取
• 事件抽取
• 情感分析

《数据之眼：洞察信息洪流中的价值》 在信息爆炸的时代，海量数据如同奔腾不息的洪流，其中蕴藏着巨大的商业潜力、科研洞见乃至社会发展脉络。然而，这些数据往往以非结构化或半结构化的形式存在，如散落的文本、零散的报告、海量的网页内容等，直接从中提取有价值的信息，如同大海捞针，效率低下且充满挑战。 《数据之眼》一书，并非旨在为你解析“信息提取”这一技术术语本身，而是将目光聚焦于一个更为宏观和实用的视角：如何炼就一双“数据之眼”，洞察并从纷繁复杂的信息中精准地捕获、理解并转化出 actionable intelligence（可操作的智能）。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是通过一系列生动的故事、引人入胜的案例和深刻的思考，带领读者踏上一段探索信息价值之旅。 本书的独特之处在于，它不拘泥于单一的技术方法，而是从更广泛的维度探讨了信息价值的挖掘和应用。 我们将深入探究： 信息是如何被“看见”的？ 从文本的字里行间，我们如何识别出关键实体（人名、地名、组织机构、产品名称等）？ 在杂乱的描述中，我们如何理解事件的发生时间、地点、参与者以及因果关系？ 在海量评论或反馈中，我们如何提炼出用户的情感倾向、关注点以及潜在需求？ 面对不同语言和表达方式，我们如何建立跨越障碍的理解桥梁？ “看见”的价值体现在哪里？ 商业决策的智慧之光： 市场研究不再依赖猜测，而是基于对竞品动态、消费者偏好的精准洞察。销售团队能够识别潜在客户，营销活动能够直击用户痛点，风险管理能够提前预警潜在危机。 科研探索的加速器： 文献综述不再耗费数月，而是通过自动化手段快速梳理领域内的最新进展、研究热点和前沿理论。科学家能够从大量的实验数据中发现隐藏的模式和关联，加速科学发现的进程。 社会治理的赋能者： 舆情监测能够帮助政府及时了解民意，应对突发事件。政策分析能够从海量文本中提炼出关键信息，为决策提供依据。 个人知识管理的利器： 读者能够从海量阅读材料中快速提取核心观点，构建个人的知识体系，并轻松回顾和复习。 如何培养这双“数据之眼”？ 认识信息的“纹理”： 理解不同类型信息（新闻、报告、社交媒体、用户评论等）的固有特征和潜在挑战。 掌握“观察”的技巧： 学习如何识别信息中的关键元素，理解它们之间的逻辑联系，并构建对信息的初步认知框架。 运用“放大镜”和“显微镜”： 了解并欣赏那些能够帮助我们更深入、更细致地审视信息的工具和方法（无需深究底层算法，而是理解其能做什么）。 建立“连接”的思维： 学会将零散的信息碎片整合起来，形成连贯的叙事和有价值的洞见。 拥抱“持续学习”的心态： 在信息不断演变的海洋中，保持好奇心，不断优化自己的“观察”能力。 《数据之眼》将引导你思考：我们如何从看似杂乱无章的数据中，发现隐藏的规律、趋势和关联，并将这些发现转化为切实可行、能够驱动进步的知识和行动。 本书的目标是帮助每一个对信息价值感兴趣的读者，无论你是一名商业分析师、一位科研学者，还是一位渴望提升信息处理能力的职场人士，都能更好地驾驭信息洪流，从中汲取力量，实现目标。 如果你正苦于被海量信息淹没，渴望从中挖掘出真正的价值，那么，《数据之眼》将是你不可或缺的向导。它将为你开启一扇通往数据世界的新视角，让你看到信息背后的无限可能。

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我对这本书的期望值其实不高，想着大概就是一本介绍性的读物，能对信息抽取有个大概的了解就行。没想到，这本书完全颠覆了我的认知。它不仅仅是介绍，更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何掌握信息抽取的核心技能。书中对不同算法的优劣势分析非常到位，并且会根据不同的应用场景给出最合适的建议。我特别喜欢作者对模型选择和调优的详细讲解，这部分内容往往是其他书籍容易忽略或者一带而过的。通过书中对各种经典和前沿模型的介绍，我学会了如何根据数据的特点和任务的需求来选择最适合的模型，并且能够有效地进行参数调优，从而获得更好的抽取效果。此外，书中还对如何评估信息抽取的效果提出了很多有价值的见解，这对于衡量模型的好坏以及指导后续的改进至关重要。总而言之，这本书的深度和广度都远远超出了我的预期，对于想要深入理解信息抽取技术并将其应用于实际工作的人来说，这绝对是一本不可多得的宝藏。

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我是一名刚开始接触信息抽取领域的研究生，对于如何系统地学习这个方向感到有些迷茫。这本书的出现，无疑为我指明了方向。它从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法和模型，让我能够建立起一个完整的知识体系。我非常欣赏书中对于信息抽取在实际应用中可能遇到的挑战的讨论，例如数据噪声、语言的多样性以及领域特定的术语等等。作者提供了很多解决这些挑战的实用方法和策略，这对于我即将开始的科研项目非常有启发。书中对机器学习和深度学习在信息抽取中的应用进行了详尽的阐述，特别是对各种神经网络模型的介绍，让我对如何利用这些强大的工具来解决信息抽取问题有了更深刻的认识。而且，书中还提供了一些关于如何进行数据预处理和特征工程的建议，这些都是完成一个成功的信息抽取项目不可或缺的步骤。

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这本书我前前后后翻了好几遍，每次都有新的发现。作为一个长期在数据分析领域摸爬滚打的从业者，我一直对如何从海量文本中高效地提取有价值的信息感到头疼。市面上相关的书籍不少，但很多都停留在理论层面，讲到实际操作时就显得捉襟见肘，要么就是过于浅显，要么就是晦涩难懂。这本书在这方面做得相当出色，它没有回避实际工作中遇到的种种挑战，而是深入浅出地介绍了各种信息抽取的方法和技术。从基础的命名实体识别，到复杂的事件抽取和关系抽取，这本书都给出了清晰的脉络和详细的阐述。尤其让我印象深刻的是，作者在讲解每个技术点时，都会结合大量的实际案例，这些案例覆盖了金融、医疗、新闻等多个领域，让我能够直观地理解这些技术是如何落地的。而且，书中还提供了很多实用的代码片段和工具推荐，这对于我这样需要将理论转化为实践的人来说，简直是福音。读完之后，我感觉自己对信息抽取这个领域有了更系统、更深入的理解，也更有信心去解决工作中的实际问题了。

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作为一名数据科学家，我一直关注着信息抽取技术的发展，因为这直接关系到我们能否从海量数据中挖掘出有价值的信息。这本书就像一本信息抽取领域的“百科全书”，内容详实，涵盖面广。作者在书中对不同信息抽取方法的原理、实现和应用都进行了深入的剖析，并且用了很多生动的例子来解释抽象的概念。我特别喜欢书中关于如何构建和使用领域特定词典以及如何进行实体消歧的章节，这些内容对于提高信息抽取的准确性至关重要。而且，书中还对信息抽取在不同行业中的应用场景进行了详细的介绍，例如在金融领域的欺诈检测，在医疗领域的病例分析，以及在电子商务领域的商品信息提取等等，这些都为我提供了很多实践的灵感。这本书不仅是知识的宝库，更是通往信息抽取实践的桥梁。

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说实话，我一开始是被这本书的封面吸引了，觉得设计得挺有科技感的，没想到内容也同样出色。这本书给我的感觉是，它既有扎实的理论基础，又不失前沿的研究动态。作者在介绍基础知识时，循序渐进，逻辑清晰，让人很容易理解。但更重要的是，它并没有止步于此，而是深入探讨了许多最新的信息抽取技术，例如基于深度学习的模型，以及如何处理非结构化数据等。这些内容对于我这样需要紧跟技术发展潮流的读者来说，非常有价值。书中对自然语言处理（NLP）领域中信息抽取所扮演的关键角色进行了深入的探讨，并详细介绍了其在问答系统、知识图谱构建、情感分析等领域的应用。我尤其欣赏作者在技术讲解中，对于不同方法的权衡和取舍的分析，这有助于我更全面地理解各种方法的适用范围和局限性。总的来说，这本书是一本能够引领读者走向信息抽取前沿的优秀读物。

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