文本分类教学（实用性作品）/梦山书系 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛法根 等 著

图书标签:

• 文本分类
• 自然语言处理
• 机器学习
• 深度学习
• 教学
• 实用
• 入门
• NLP
• 数据挖掘
• 梦山书系

出版社： 福建教育出版社

ISBN：9787533474775

版次：1

商品编码：12002107

包装：平装

丛书名： 梦山书系

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：307

字数：321000

正文语种：中文

内容简介

　　《文本分类教学（实用性作品）/梦山书系》是全国名特级教师薛法根等作的小学语文教学指导类书籍。全书共五章，第一章文体分类的教学理解为“总体分析”，第二章至第四章对小学课文中的实用作品，按照记叙文、说明文、议论文、应用文等分章撰写，每一章节对每一类别的文体特征、价值分析及设计要领进行了深入浅出的阐述，然后配上数篇教学设计与教学实录评析。

作者简介

　　薛法根，江苏省苏州市教育科学研究院副院长、苏州市吴江区组块教学研究室主任、苏州市吴江区盛泽实验小学校长，中学教师，小学语文特级教师。从教以来，致力于语文组块教学研究，主张“为发展言语智能而教”，形成了“清简、厚实、睿智”的教学风格。

目录

第一章 文体分类的教学理解
第一节 文体分类的重新审视
第二节 文体特征及价值定位
第三节 分类教学的设计要义
第四节 教学范式及课例解读
《我和祖父的园子》教学实录及评析（节选）
《我和祖父的园子》教学实录与评析（节选）

第二章 记叙文教学设计
第一节 文体特征
第二节 价值分析
第三节 叙事文教学设计
《赶海》教学设计
《爱因斯坦和小女孩》教学设计
《剪枝的学问》教学实录及评析
第四节 写人文教学设计
《军神》教学设计
《鞋匠的儿子》教学设计
《大作家的小老师》课堂实录及评析
第五节 状物文教学设计
《荷花》教学设计
《黄山奇松》教学设计
《燕子》教学实录及评析
第六节 写景文教学设计
《美丽的南沙群岛》教学设计
《庐山的云雾》教学设计
《黄果树瀑布》教学实录及评析

第三章 说明文教学设计
第一节 文体特征
第二节 价值分析
第三节 设计要领
第四节 设计课例
《奇妙的国际互联网》教学设计
《埃及的金字塔》教学设计
《神奇的克隆》教学设计
第五节 实录评析
《雾凇》教学实录及评析

第四章 议论文教学设计
第一节 文体特征
第二节 价值分析
第三节 设计要领
第四节 设计课例
《说勤奋》教学设计
《滴水穿石的启示》教学设计
《真理诞生于一百个问号之后》教学设计
第五节 实录评析
《谈礼貌》教学实录及评析

第五章 应用文教学设计
第一节 文体特征
第二节 价值分析
第三节 设计要领
第四节 设计课例
《给家乡孩子的信》教学设计
《一本男孩子必读的书》教学设计
《陶校长的演讲》教学设计
“建议书”教学设计
《小树死因调查报告》教学设计
“学写广告词”教学设计
“读写药品说明书”教学设计
“检讨书”教学设计
第五节 实录评析
“学写新闻报道”教学实录及评析
后记 一起才能走更远

《文本分类原理与实践》 内容简介 本书是一本深入浅出、理论与实践相结合的文本分类专著，旨在为读者提供一个全面而系统的文本分类知识体系。本书从文本分类的基本概念入手，逐步深入到各种主流的文本分类算法、模型构建、特征工程、模型评估以及实际应用场景，为读者提供了一套完整的文本分类解决方案。 第一部分：文本分类基础 第一章：文本分类概述 1.1 什么是文本分类？ 详细阐述文本分类的定义、目标和重要性。 介绍文本分类在信息检索、内容推荐、情感分析、垃圾邮件过滤等领域的广泛应用。 通过生动的案例说明文本分类如何解决现实世界的问题。 1.2 文本分类的任务类型 区分单标签分类、多标签分类、层级分类等任务。 阐述不同任务类型的特点、挑战和适用场景。 举例说明每种任务类型的具体应用，如新闻文章的单标签分类、商品评论的多标签分类、知识图谱的层级分类等。 1.3 文本分类的挑战与机遇 分析文本数据特有的噪声、歧义、同义异义、上下文依赖等挑战。 探讨文本分类在海量数据、实时处理、个性化需求等方面的机遇。 展望文本分类技术未来的发展趋势，如小样本学习、零样本学习、跨语言分类等。 第二章：文本预处理 2.1 文本获取与清洗 介绍从不同来源（如网页、数据库、社交媒体）获取文本数据的方法。 详细讲解文本清洗的重要性，包括去除HTML标签、特殊字符、URL、表情符号等。 提供多种文本清洗的实用技巧和工具。 2.2 分词（Tokenization） 深入讲解中文分词的难点（如词语边界的模糊性、多义性）和常用算法（如基于词典、基于统计、基于深度学习）。 介绍英文分词的简单规则和常用工具。 提供不同分词工具的性能对比和选择建议。 2.3 去除停用词（Stop Word Removal） 解释停用词的概念及其对文本分类的影响。 提供不同语言的停用词表，并指导读者如何根据任务需求定制停用词表。 探讨去除停用词的必要性和局限性。 2.4 词干提取与词形还原（Stemming & Lemmatization） 阐述词干提取（如Porter Stemmer）和词形还原（如WordNet Lemmatizer）的目的。 讲解不同语言的词干提取和词形还原算法。 分析其在文本分类中的作用，以及可能带来的信息损失。 2.5 其他文本预处理技术 介绍大小写转换、数字处理、标点符号处理、特殊词汇处理（如缩写、俚语）等。 讨论文本规范化在提升模型性能方面的作用。 第二部分：文本特征表示 第三章：基于统计的文本特征表示 3.1 词袋模型（Bag-of-Words, BoW） 详细介绍词袋模型的原理，包括词汇表构建、词频统计。 讲解词频（TF）、逆文档频率（IDF）的概念。 深入阐述TF-IDF的计算方法和在文本表示中的重要作用。 分析词袋模型的优点（简单易懂）和缺点（忽略词序、语义信息）。 3.2 N-gram模型 介绍N-gram的概念，包括unigram, bigram, trigram等。 说明N-gram模型如何捕捉局部词序信息。 分析N-gram模型在文本表示中的优势和劣势（维度爆炸）。 3.3 降维技术 介绍主成分分析（PCA）在文本特征降维中的应用。 讲解潜在语义分析（LSA）如何捕捉词语之间的潜在语义关系。 讨论降维技术在缓解维度灾难和提高模型效率方面的作用。 第四章：基于词向量的文本特征表示 4.1 词向量（Word Embeddings）概述 解释词向量的基本思想：将词语映射到低维向量空间，相似词语在空间中距离相近。 对比传统特征表示方法，突出词向量在捕捉语义信息方面的优势。 4.2 Word2Vec模型 详细介绍Skip-gram和CBOW模型的工作原理。 讲解负采样（Negative Sampling）和层级Softmax（Hierarchical Softmax）等优化技术。 分析Word2Vec生成的词向量的特点，如“国王-男人+女人=女王”等语义关系。 4.3 GloVe模型 介绍GloVe模型的全局共现统计思想。 讲解GloVe模型如何结合全局统计信息和局部上下文信息。 对比Word2Vec和GloVe模型的异同。 4.4 FastText模型 介绍FastText模型如何利用字符n-gram来处理OOV（Out-Of-Vocabulary）词语。 讲解FastText在处理形态丰富的语言（如中文、德语）时的优势。 分析FastText模型在文本分类任务中的表现。 4.5 上下文相关的词向量（ELMo, BERT等） 简要介绍ELMo、BERT等预训练语言模型的基本思想，即词向量会根据上下文动态变化。 说明这些模型如何捕捉更丰富的语义和语法信息。 分析上下文相关词向量在文本分类任务中的潜力。 第三部分：文本分类算法与模型 第五章：传统机器学习分类算法 5.1 朴素贝叶斯（Naive Bayes） 详细讲解朴素贝叶斯分类器的原理，包括贝叶斯定理和条件独立假设。 介绍多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 分析其在文本分类中的优势（计算效率高、对小样本数据鲁棒）和缺点（独立性假设不成立）。 5.2 支持向量机（Support Vector Machines, SVM） 深入讲解SVM的原理，包括最大间隔分类器、核函数（线性核、多项式核、高斯核）和软间隔。 分析SVM在文本分类中的表现，尤其是在高维稀疏数据上的优势。 提供SVM参数调优的建议。 5.3 逻辑回归（Logistic Regression） 介绍逻辑回归模型的原理，包括Sigmoid函数、损失函数（交叉熵）。 分析逻辑回归在文本分类中的应用，作为一种基础且有效的线性模型。 讲解模型正则化（L1, L2）在防止过拟合中的作用。 5.4 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN） 讲解KNN算法的基本思想，基于实例的学习。 分析KNN在文本分类中的适用性，以及距离度量（欧氏距离、余弦相似度）的选择。 探讨KNN的计算复杂度问题。 第六章：深度学习分类模型 6.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） 详细介绍CNN在文本分类中的应用，包括卷积层、池化层、激活函数。 讲解不同大小的卷积核如何提取不同粒度的特征（如短语、句子片段）。 分析CNN在捕捉局部模式上的优势。 6.2 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN） 介绍RNN的基本结构和处理序列数据的能力。 讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决RNN的梯度消失/爆炸问题。 分析RNN在捕捉文本的长期依赖关系上的优势。 6.3 注意力机制（Attention Mechanism） 深入讲解注意力机制的原理，如何让模型关注输入序列中的重要部分。 介绍不同类型的注意力机制（如加性注意力、点积注意力）。 分析注意力机制如何提升CNN和RNN模型的性能。 6.4 Transformer模型 详细介绍Transformer模型的架构，包括自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。 讲解Transformer如何完全摒弃循环结构，实现并行计算。 分析Transformer在捕捉长距离依赖和并行化方面的巨大优势。 6.5 基于预训练模型的文本分类 介绍如何利用BERT、RoBERTa、XLNet等预训练语言模型进行微调（Fine-tuning）进行文本分类。 讲解预训练模型的优势：迁移学习、强大的语义理解能力。 提供预训练模型选择和微调的实践指导。 第四部分：模型评估与优化 第七章：文本分类模型评估 7.1 评估指标 详细讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score。 介绍混淆矩阵（Confusion Matrix）及其解读。 针对多分类问题，讲解宏平均（Macro-average）和微平均（Micro-average）的计算方法。 介绍ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）的含义。 7.2 交叉验证（Cross-validation） 讲解K折交叉验证的原理和作用。 分析交叉验证在评估模型泛化能力中的重要性。 介绍留一法（Leave-One-Out）作为K折交叉验证的特例。 7.3 过拟合与欠拟合 解释过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念。 分析导致过拟合和欠拟合的原因。 提供检测和缓解过拟合与欠拟合的常用方法。 第八章：模型优化与调参 8.1 特征工程优化 根据模型类型和任务需求，优化文本预处理和特征选择策略。 探讨如何利用领域知识改进特征。 8.2 超参数调优 介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数搜索方法。 讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等更高效的调参技术。 提供常用超参数及其影响的分析。 8.3 模型集成（Ensemble Learning） 介绍bagging（如随机森林）、boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）和stacking等集成学习方法。 分析集成学习如何通过组合多个模型来提高预测性能和鲁棒性。 8.4 迁移学习与小样本学习 深入探讨迁移学习在文本分类中的应用，利用预训练模型解决数据稀疏问题。 介绍小样本学习（Few-shot Learning）和零样本学习（Zero-shot Learning）的技术。 第五部分：实际应用与进阶 第九章：文本分类实际应用案例 9.1 新闻主题分类 详细讲解如何构建新闻分类系统，包括数据收集、特征提取、模型选择和评估。 分析不同算法在新闻分类任务上的表现。 9.2 情感分析 介绍情感分析的任务，区分正面、负面、中性情感。 讲解如何利用文本分类技术进行细粒度情感分析（如情绪、观点）。 分析社交媒体文本的情感分析挑战。 9.3 垃圾邮件过滤 阐述垃圾邮件过滤的原理和常用方法。 探讨如何利用文本分类模型来识别和过滤垃圾邮件。 9.4 意图识别与对话系统 介绍意图识别在构建智能助手和聊天机器人中的作用。 讲解如何利用文本分类来识别用户输入的意图。 9.5 其他应用场景 简要介绍文本分类在内容审核、智能客服、舆情监控等领域的应用。 第十章：文本分类的未来发展 10.1 可解释性文本分类 探讨如何理解和解释文本分类模型的决策过程。 介绍LIME, SHAP等模型解释性工具。 10.2 跨语言文本分类 介绍如何处理不同语言的文本分类问题。 探讨基于多语言预训练模型和翻译技术的跨语言分类方案。 10.3 实时文本分类 分析实时文本分类的需求和挑战。 探讨如何构建高效的实时文本分类系统。 10.4 文本分类与知识图谱结合 展望文本分类技术如何与知识图谱相结合，实现更智能的文本理解和推理。 本书内容丰富，条理清晰，既有理论深度，又不乏实践指导。通过阅读本书，读者将能够掌握文本分类的核心技术，并能够将其应用于实际问题的解决。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，本书都将是您学习和提升文本分类能力的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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受益非潜阳受益非浅

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包装完整，快递给力。

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看着还行！

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快递公司很给力

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好书

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受益非潜阳受益非浅