文本分類教學（實用性作品）/夢山書係 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛法根 等 著

圖書標籤:

• 文本分類
• 自然語言處理
• 機器學習
• 深度學習
• 教學
• 實用
• 入門
• NLP
• 數據挖掘
• 夢山書係

齣版社： 福建教育齣版社

ISBN：9787533474775

版次：1

商品編碼：12002107

包裝：平裝

叢書名： 夢山書係

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：307

字數：321000

正文語種：中文

內容簡介

　　《文本分類教學（實用性作品）/夢山書係》是全國名特級教師薛法根等作的小學語文教學指導類書籍。全書共五章，第一章文體分類的教學理解為“總體分析”，第二章至第四章對小學課文中的實用作品，按照記敘文、說明文、議論文、應用文等分章撰寫，每一章節對每一類彆的文體特徵、價值分析及設計要領進行瞭深入淺齣的闡述，然後配上數篇教學設計與教學實錄評析。

作者簡介

　　薛法根，江蘇省蘇州市教育科學研究院副院長、蘇州市吳江區組塊教學研究室主任、蘇州市吳江區盛澤實驗小學校長，中學教師，小學語文特級教師。從教以來，緻力於語文組塊教學研究，主張“為發展言語智能而教”，形成瞭“清簡、厚實、睿智”的教學風格。

目錄

第一章 文體分類的教學理解
第一節 文體分類的重新審視
第二節 文體特徵及價值定位
第三節 分類教學的設計要義
第四節 教學範式及課例解讀
《我和祖父的園子》教學實錄及評析（節選）
《我和祖父的園子》教學實錄與評析（節選）

第二章 記敘文教學設計
第一節 文體特徵
第二節 價值分析
第三節 敘事文教學設計
《趕海》教學設計
《愛因斯坦和小女孩》教學設計
《剪枝的學問》教學實錄及評析
第四節 寫人文教學設計
《軍神》教學設計
《鞋匠的兒子》教學設計
《大作傢的小老師》課堂實錄及評析
第五節 狀物文教學設計
《荷花》教學設計
《黃山奇鬆》教學設計
《燕子》教學實錄及評析
第六節 寫景文教學設計
《美麗的南沙群島》教學設計
《廬山的雲霧》教學設計
《黃果樹瀑布》教學實錄及評析

第三章 說明文教學設計
第一節 文體特徵
第二節 價值分析
第三節 設計要領
第四節 設計課例
《奇妙的國際互聯網》教學設計
《埃及的金字塔》教學設計
《神奇的剋隆》教學設計
第五節 實錄評析
《霧凇》教學實錄及評析

第四章 議論文教學設計
第一節 文體特徵
第二節 價值分析
第三節 設計要領
第四節 設計課例
《說勤奮》教學設計
《滴水穿石的啓示》教學設計
《真理誕生於一百個問號之後》教學設計
第五節 實錄評析
《談禮貌》教學實錄及評析

第五章 應用文教學設計
第一節 文體特徵
第二節 價值分析
第三節 設計要領
第四節 設計課例
《給傢鄉孩子的信》教學設計
《一本男孩子必讀的書》教學設計
《陶校長的演講》教學設計
“建議書”教學設計
《小樹死因調查報告》教學設計
“學寫廣告詞”教學設計
“讀寫藥品說明書”教學設計
“檢討書”教學設計
第五節 實錄評析
“學寫新聞報道”教學實錄及評析
後記 一起纔能走更遠

《文本分類原理與實踐》 內容簡介 本書是一本深入淺齣、理論與實踐相結閤的文本分類專著，旨在為讀者提供一個全麵而係統的文本分類知識體係。本書從文本分類的基本概念入手，逐步深入到各種主流的文本分類算法、模型構建、特徵工程、模型評估以及實際應用場景，為讀者提供瞭一套完整的文本分類解決方案。 第一部分：文本分類基礎 第一章：文本分類概述 1.1 什麼是文本分類？ 詳細闡述文本分類的定義、目標和重要性。 介紹文本分類在信息檢索、內容推薦、情感分析、垃圾郵件過濾等領域的廣泛應用。 通過生動的案例說明文本分類如何解決現實世界的問題。 1.2 文本分類的任務類型 區分單標簽分類、多標簽分類、層級分類等任務。 闡述不同任務類型的特點、挑戰和適用場景。 舉例說明每種任務類型的具體應用，如新聞文章的單標簽分類、商品評論的多標簽分類、知識圖譜的層級分類等。 1.3 文本分類的挑戰與機遇 分析文本數據特有的噪聲、歧義、同義異義、上下文依賴等挑戰。 探討文本分類在海量數據、實時處理、個性化需求等方麵的機遇。 展望文本分類技術未來的發展趨勢，如小樣本學習、零樣本學習、跨語言分類等。 第二章：文本預處理 2.1 文本獲取與清洗 介紹從不同來源（如網頁、數據庫、社交媒體）獲取文本數據的方法。 詳細講解文本清洗的重要性，包括去除HTML標簽、特殊字符、URL、錶情符號等。 提供多種文本清洗的實用技巧和工具。 2.2 分詞（Tokenization） 深入講解中文分詞的難點（如詞語邊界的模糊性、多義性）和常用算法（如基於詞典、基於統計、基於深度學習）。 介紹英文分詞的簡單規則和常用工具。 提供不同分詞工具的性能對比和選擇建議。 2.3 去除停用詞（Stop Word Removal） 解釋停用詞的概念及其對文本分類的影響。 提供不同語言的停用詞錶，並指導讀者如何根據任務需求定製停用詞錶。 探討去除停用詞的必要性和局限性。 2.4 詞乾提取與詞形還原（Stemming & Lemmatization） 闡述詞乾提取（如Porter Stemmer）和詞形還原（如WordNet Lemmatizer）的目的。 講解不同語言的詞乾提取和詞形還原算法。 分析其在文本分類中的作用，以及可能帶來的信息損失。 2.5 其他文本預處理技術 介紹大小寫轉換、數字處理、標點符號處理、特殊詞匯處理（如縮寫、俚語）等。 討論文本規範化在提升模型性能方麵的作用。 第二部分：文本特徵錶示 第三章：基於統計的文本特徵錶示 3.1 詞袋模型（Bag-of-Words, BoW） 詳細介紹詞袋模型的原理，包括詞匯錶構建、詞頻統計。 講解詞頻（TF）、逆文檔頻率（IDF）的概念。 深入闡述TF-IDF的計算方法和在文本錶示中的重要作用。 分析詞袋模型的優點（簡單易懂）和缺點（忽略詞序、語義信息）。 3.2 N-gram模型 介紹N-gram的概念，包括unigram, bigram, trigram等。 說明N-gram模型如何捕捉局部詞序信息。 分析N-gram模型在文本錶示中的優勢和劣勢（維度爆炸）。 3.3 降維技術 介紹主成分分析（PCA）在文本特徵降維中的應用。 講解潛在語義分析（LSA）如何捕捉詞語之間的潛在語義關係。 討論降維技術在緩解維度災難和提高模型效率方麵的作用。 第四章：基於詞嚮量的文本特徵錶示 4.1 詞嚮量（Word Embeddings）概述 解釋詞嚮量的基本思想：將詞語映射到低維嚮量空間，相似詞語在空間中距離相近。 對比傳統特徵錶示方法，突齣詞嚮量在捕捉語義信息方麵的優勢。 4.2 Word2Vec模型 詳細介紹Skip-gram和CBOW模型的工作原理。 講解負采樣（Negative Sampling）和層級Softmax（Hierarchical Softmax）等優化技術。 分析Word2Vec生成的詞嚮量的特點，如“國王-男人+女人=女王”等語義關係。 4.3 GloVe模型 介紹GloVe模型的全局共現統計思想。 講解GloVe模型如何結閤全局統計信息和局部上下文信息。 對比Word2Vec和GloVe模型的異同。 4.4 FastText模型 介紹FastText模型如何利用字符n-gram來處理OOV（Out-Of-Vocabulary）詞語。 講解FastText在處理形態豐富的語言（如中文、德語）時的優勢。 分析FastText模型在文本分類任務中的錶現。 4.5 上下文相關的詞嚮量（ELMo, BERT等） 簡要介紹ELMo、BERT等預訓練語言模型的基本思想，即詞嚮量會根據上下文動態變化。 說明這些模型如何捕捉更豐富的語義和語法信息。 分析上下文相關詞嚮量在文本分類任務中的潛力。 第三部分：文本分類算法與模型 第五章：傳統機器學習分類算法 5.1 樸素貝葉斯（Naive Bayes） 詳細講解樸素貝葉斯分類器的原理，包括貝葉斯定理和條件獨立假設。 介紹多項式模型、伯努利模型和高斯模型。 分析其在文本分類中的優勢（計算效率高、對小樣本數據魯棒）和缺點（獨立性假設不成立）。 5.2 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM） 深入講解SVM的原理，包括最大間隔分類器、核函數（綫性核、多項式核、高斯核）和軟間隔。 分析SVM在文本分類中的錶現，尤其是在高維稀疏數據上的優勢。 提供SVM參數調優的建議。 5.3 邏輯迴歸（Logistic Regression） 介紹邏輯迴歸模型的原理，包括Sigmoid函數、損失函數（交叉熵）。 分析邏輯迴歸在文本分類中的應用，作為一種基礎且有效的綫性模型。 講解模型正則化（L1, L2）在防止過擬閤中的作用。 5.4 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN） 講解KNN算法的基本思想，基於實例的學習。 分析KNN在文本分類中的適用性，以及距離度量（歐氏距離、餘弦相似度）的選擇。 探討KNN的計算復雜度問題。 第六章：深度學習分類模型 6.1 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN） 詳細介紹CNN在文本分類中的應用，包括捲積層、池化層、激活函數。 講解不同大小的捲積核如何提取不同粒度的特徵（如短語、句子片段）。 分析CNN在捕捉局部模式上的優勢。 6.2 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN） 介紹RNN的基本結構和處理序列數據的能力。 講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決RNN的梯度消失/爆炸問題。 分析RNN在捕捉文本的長期依賴關係上的優勢。 6.3 注意力機製（Attention Mechanism） 深入講解注意力機製的原理，如何讓模型關注輸入序列中的重要部分。 介紹不同類型的注意力機製（如加性注意力、點積注意力）。 分析注意力機製如何提升CNN和RNN模型的性能。 6.4 Transformer模型 詳細介紹Transformer模型的架構，包括自注意力（Self-Attention）和多頭注意力（Multi-Head Attention）。 講解Transformer如何完全摒棄循環結構，實現並行計算。 分析Transformer在捕捉長距離依賴和並行化方麵的巨大優勢。 6.5 基於預訓練模型的文本分類 介紹如何利用BERT、RoBERTa、XLNet等預訓練語言模型進行微調（Fine-tuning）進行文本分類。 講解預訓練模型的優勢：遷移學習、強大的語義理解能力。 提供預訓練模型選擇和微調的實踐指導。 第四部分：模型評估與優化 第七章：文本分類模型評估 7.1 評估指標 詳細講解準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score。 介紹混淆矩陣（Confusion Matrix）及其解讀。 針對多分類問題，講解宏平均（Macro-average）和微平均（Micro-average）的計算方法。 介紹ROC麯綫（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC（Area Under the Curve）的含義。 7.2 交叉驗證（Cross-validation） 講解K摺交叉驗證的原理和作用。 分析交叉驗證在評估模型泛化能力中的重要性。 介紹留一法（Leave-One-Out）作為K摺交叉驗證的特例。 7.3 過擬閤與欠擬閤 解釋過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念。 分析導緻過擬閤和欠擬閤的原因。 提供檢測和緩解過擬閤與欠擬閤的常用方法。 第八章：模型優化與調參 8.1 特徵工程優化 根據模型類型和任務需求，優化文本預處理和特徵選擇策略。 探討如何利用領域知識改進特徵。 8.2 超參數調優 介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數搜索方法。 講解貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等更高效的調參技術。 提供常用超參數及其影響的分析。 8.3 模型集成（Ensemble Learning） 介紹bagging（如隨機森林）、boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）和stacking等集成學習方法。 分析集成學習如何通過組閤多個模型來提高預測性能和魯棒性。 8.4 遷移學習與小樣本學習 深入探討遷移學習在文本分類中的應用，利用預訓練模型解決數據稀疏問題。 介紹小樣本學習（Few-shot Learning）和零樣本學習（Zero-shot Learning）的技術。 第五部分：實際應用與進階 第九章：文本分類實際應用案例 9.1 新聞主題分類 詳細講解如何構建新聞分類係統，包括數據收集、特徵提取、模型選擇和評估。 分析不同算法在新聞分類任務上的錶現。 9.2 情感分析 介紹情感分析的任務，區分正麵、負麵、中性情感。 講解如何利用文本分類技術進行細粒度情感分析（如情緒、觀點）。 分析社交媒體文本的情感分析挑戰。 9.3 垃圾郵件過濾 闡述垃圾郵件過濾的原理和常用方法。 探討如何利用文本分類模型來識彆和過濾垃圾郵件。 9.4 意圖識彆與對話係統 介紹意圖識彆在構建智能助手和聊天機器人中的作用。 講解如何利用文本分類來識彆用戶輸入的意圖。 9.5 其他應用場景 簡要介紹文本分類在內容審核、智能客服、輿情監控等領域的應用。 第十章：文本分類的未來發展 10.1 可解釋性文本分類 探討如何理解和解釋文本分類模型的決策過程。 介紹LIME, SHAP等模型解釋性工具。 10.2 跨語言文本分類 介紹如何處理不同語言的文本分類問題。 探討基於多語言預訓練模型和翻譯技術的跨語言分類方案。 10.3 實時文本分類 分析實時文本分類的需求和挑戰。 探討如何構建高效的實時文本分類係統。 10.4 文本分類與知識圖譜結閤 展望文本分類技術如何與知識圖譜相結閤，實現更智能的文本理解和推理。 本書內容豐富，條理清晰，既有理論深度，又不乏實踐指導。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握文本分類的核心技術，並能夠將其應用於實際問題的解決。無論您是初學者還是有一定經驗的從業者，本書都將是您學習和提升文本分類能力的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏掌控得極其高明，讀起來有一種行雲流水般的順暢感，但絕不流於膚淺。作者似乎對情節的布局有著近乎魔術般的掌控力，總能在你以為即將觸及真相時，又巧妙地拋齣一個新的懸念，讓你欲罷不能。這種張弛有度的敘事策略，使得閱讀過程充滿瞭探索的樂趣，絲毫沒有枯燥沉悶的感覺。特彆是那些關鍵轉摺點的處理，過渡自然得讓人拍案叫絕，完全符閤邏輯又齣乎意料，仿佛作者早已洞悉瞭讀者的心理預期，並精準地加以利用。對於長期閱讀的愛好者來說，能遇到這樣一部在結構上如此精巧的作品，簡直是莫大的享受，它不僅僅是消遣，更像是一場智力的博弈，讓人在跟隨故事綫索的過程中，不斷進行猜測和推理，極大地豐富瞭閱讀的層次感和深度。

評分☆☆☆☆☆

語言風格上，作者展現瞭一種罕見的沉穩與靈動並存的特質。它既有古典文學中那種對遣詞造句的精準拿捏，每一個詞語似乎都經過瞭韆錘百煉，精準地傳達瞭特定的情感氛圍；同時，又不失現代白話文的親切和銳利，使得復雜的思想得以用清晰明瞭的方式錶達齣來。我特彆欣賞作者在描繪人物內心活動時所采用的細膩筆觸，那種深入骨髓的心理刻畫，往往隻用寥寥數語便能勾勒齣人物復雜的性格側麵，讓人感覺筆下的人物是如此真實可觸，仿佛就在身邊呼吸。這種語言的張力，使得閱讀過程成為一種純粹的審美體驗，仿佛在欣賞一幅由文字構築的精美油畫，每一個細節都值得駐足品味，讓人在不知不覺中提升瞭對文字藝術的鑒賞力。

評分☆☆☆☆☆

從整體的閱讀體驗來看，這部作品無疑是極其鼓舞人心的。它沒有采取那種故作高深的姿態，而是以一種開放、包容的姿態邀請讀者進入它的世界，並提供瞭充足的思考空間。讀完之後，那種迴味悠長的感覺非常強烈，很多場景和觀點在我腦海中久久不散，甚至影響到瞭我日常看問題的角度。這種作品的價值就在於，它不僅僅停留在故事層麵，更能引發讀者對更深層次議題的探討，激發個人的內省與成長。它像一位耐心的導師，引導我探索未知的領域，並在迷茫時提供瞭一種堅實的精神支撐。可以說，它帶來的不僅是知識的輸入，更是一種積極嚮上、追求卓越的精神動力，讓人在閤上書頁之後，依然能感受到一股強大的生命力在湧動。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的裝幀設計簡直是一場視覺盛宴，從封麵的色彩搭配到內頁的紙張選擇，都透露齣一種精心打磨的匠人精神。我尤其喜歡它在排版上的考究，字體的選擇既保持瞭足夠的易讀性，又在細節之處體現瞭現代感。那種拿在手裏沉甸甸的質感，讓人忍不住想立刻翻開它，沉浸到文字構建的世界裏。裝幀的工藝處理得非常細緻，無論是書脊的粘閤還是扉頁的設計，都展現瞭高水準的製作工藝，這對於一個注重閱讀體驗的讀者來說，無疑是一個巨大的加分項。它不僅僅是一本書，更像是一件值得收藏的藝術品，擺在書架上，本身就是一道亮麗的風景綫，讓人每次看到都會心生愉悅，也更願意去深入閱讀其中的內容。這種對實體書的尊重和用心，在如今這個數字閱讀盛行的時代，顯得尤為珍貴和難得。

評分☆☆☆☆☆

這本書在構建其世界觀或思想體係時，顯示齣一種宏大而又嚴謹的結構美學。它仿佛不是一次簡單的信息堆砌，而是一座精心規劃的知識殿堂，各個章節之間有著嚴密的邏輯關聯，層層遞進，相互支撐。這種結構上的完整性，使得讀者在閱讀時能夠建立起一個清晰的認知地圖，無論是理解核心概念還是掌握復雜論證，都感到條理分明、井然有序。作者在處理跨領域的概念銜接時，錶現齣瞭卓越的融會貫通能力，做到瞭既能保持專業領域的深度，又不至於讓非專業讀者望而卻步。這種平衡的藝術，體現瞭作者深厚的學識積纍和高超的錶達技巧，讓整個閱讀過程變成瞭一次係統而高效的學習之旅，收獲遠超預期。

評分☆☆☆☆☆

好好好好乾！！！好好好！好好好

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

包裝完整，快遞給力。

評分☆☆☆☆☆

好，比書店價格閤理點，很好。

評分☆☆☆☆☆

這個挺好的買迴來就開始看這本書啦，棒棒噠！

評分☆☆☆☆☆

好，比書店價格閤理點，很好。

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評分☆☆☆☆☆

看著還行！

評分☆☆☆☆☆

正品，物美價廉