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| 編輯推薦： |
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本书基于Python语言提出了中英文图书评论观点方面抽取、观点极性分析、观点摘要、主题分析和垃圾评论识别的解决方案。
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| 內容簡介： |
本书分别从全局主题视角和局部主题视角多维度抽取典籍英译海外评论关注的主题，为适应网络评论的多语言跨领域环境，提出基于情感词典的中英文评论情感分析方法、基于跨领域迁移学习的典籍英译评论情感分析方法和基于多任务学习的典籍英译评论细粒度情感分析方法，并完成典籍英译评论观点汇总和主题词云可视化。
本书主要面向计算语言学和文本挖掘领域的研究生和相关专业的研究人员，既可以作为开展文本分析与处理研究的教科书，又可以作为相关部门管理和研发人员的参考书。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1选题背景与研究意义
1.1.1选题背景
1.1.2研究意义
1.2研究内容
1.3研究方法
1.4研究创新点
本章小结
第2章相关理论基础
2.1读者反应理论
2.2评价理论
2.3翻译质量评估理论
2.4接受理论
本章小结
第3章基于主题模型的典籍英译海外评论全局主题抽取
3.1主题性相关研究
3.1.1译本主题性相关研究
3.1.2隐含狄利克雷分布主题模型
3.2研究思路
3.3数据采集与文本预处理
3.4基于LDA模型的典籍英译评论主题抽取
3.4.1主题数量确定
3.4.2主题抽取
3.4.3主题词统计和可视化
本章小结
第4章基于知识库的典籍英译评论局部主题词抽取
4.1基于自然语言处理技术的主题词抽取相关研究
4.1.1显性主题词抽取
4.1.2隐性主题词抽取
4.1.3基于知识库的主题抽取
4.1.4图书评论主题挖掘
4.2基于知识库的典籍英译评论主题词抽取
4.2.1AffectNet常识知识库
4.2.2显性和隐性主题词抽取
4.2.3主题共词聚类
4.3典籍英译评论主题词抽取实证研究
4.3.1典籍英译评论主题词抽取实验
4.3.2典籍英译评论主题聚类实验
4.3.3各典籍英译评论主题聚类实验
4.3.4《红楼梦》霍克斯和杨宪益译本评论主题分析
本章小结
第5章基于多源知识的典籍英译评论情感词典构建
5.1译本情感分析和情感词典研究现状
5.1.1译本情感分析
5.1.2情感词典研究现状
5.2基于多源知识融合的领域情感词典表示学习
5.2.1多源数据领域差异权重计算
5.2.2基于Fasttext的词向量表示
5.2.3基于多源知识融合的领域情感词典学习算法
5.3典籍英译评论情感词典构建
5.3.1典籍英译评论情感词典与普通图书评论对照实验
5.3.2典籍英译评论共有情感词表
5.3.3典籍英译评论独特情感词表
5.3.4《红楼梦》英译评论情感词实例分析
本章小结
第6章典籍英译评论篇章级情感分析
6.1基于情感词典的英文评论情感分析
6.1.1英文评论情感分析实验数据
6.1.2实验参数
6.1.3表示学习维度实验
6.1.4英文评论情感分析实验
6.2基于情感词典的中文评论情感分析
6.2.1中文评论情感分析实验数据
6.2.2中文评论情感分析实验
6.3基于跨领域迁移学习的典籍英译评论情感分析
6.3.1迁移学习相关研究
6.3.2跨领域迁移学习
6.3.3词嵌入情感特征
6.3.4深度学习情感分析
6.3.5注意力机制
6.3.6跨领域迁移学习相关研究小结
6.3.7基于特征融合与注意力机制的跨领域情感分析模型
6.3.8基于跨领域迁移学习的评论情感分析实验
本章小结
第7章基于多任务学习的典籍英译评论细粒度情感分析
7.1多任务学习
7.2基于多任务学习的典籍英译细粒度情感分析
7.2.1细粒度情感分析相关研究
7.2.2任务描述
7.2.3基于多任务学习的细粒度情感分析模型
7.2.4典籍英译评论主题词和情感词匹配
7.2.5基于多任务学习的典籍英译评论细粒度
情感分析实验
本章小结
第8章典籍英译评论观点汇总和词云可视化
8.1典籍英译评论观点汇总
8.1.1《红楼梦》译本评论情感汇总
8.1.2《论语》译本评论情感汇总
8.1.3《三国演义》译本评论情感汇总
8.1.4《孙子兵法》译本评论情感汇总
8.1.5《西游记》译本评论情感汇总
8.2典籍英译评论词云可视化
8.2.1《红楼梦》译本评论词云可视化
8.2.2《论语》译本评论词云可视化
8.2.3《三国演义》译本评论词云可视化
8.2.4《孙子兵法》译本评论词云可视化
8.2.5《西游记》译本评论词云可视化
本章小结
第9章结束语
9.1研究结论
9.2研究局限
9.3研究展望
参考文献
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| 內容試閱：
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典籍英译是中华文化“走出去”的重要途径，读者评论是译本被接受的最终标准。2015年5月，习近平总书记在《人民日报》（海外版）创刊30周年的批示中指出： “用海外读者乐于接受的方式、易于理解的语言，讲述好中国故事、传播好中国声音，努力成为增信释疑、凝心聚力的桥梁纽带。”推动典籍英译等中华文化海外传播的工作，既要有宏观层面的思考，又要有实践层面对读者接受结果反馈的科学分析。
典籍英译读者评论是译者和出版社研究读者的第一手资料。本书的目标首先是丰富充实读者反应理论体系的研究内容，为典籍英译策略提供新的研究视角，从目的语读者角度揭示典籍英译顺利契合译入文化的途径，为系统考查读者观点提供客观数据的分析方法； 其次，探索典籍英译领域知识与自然语言处理技术、文本挖掘技术的跨学科研究，这是对现有读者接受理论、评价理论、翻译质量评估理论和计算语言学理论有益的完善和延伸； 最后，将本书的研究模式推广到其他语种和领域，从更广泛意义上探讨对我国典籍外译事业的启示。
全书共由9章组成，第1章是绪论，介绍研究背景与意义，第2章介绍研究的相关理论，第3章基于主题模型进行典籍英译海外评论全局主题抽取，第4章基于知识库进行典籍英译评论局部主题词抽取，第5章基于多源知识进行典籍英译评论情感词典构建，第6章开展典籍英译评论篇章级情感分析，第7章基于多任务学习进行典籍英译评论细粒度情感分析，第8章进行典籍英译评论观点汇总和词云可视化，第9章是结论与展望。
本书受到国家社会科学基金一般项目“典籍英译国外读者网上评论观点挖掘研究”(项目编号： 15BYY028)资助。
本书能够出版，首先要感谢清华大学出版社的编辑和审稿专家们，是他们耐心细致的工作使本书得以顺利出版，其次还要感谢参与本书数据收集整理与分析的杨明昕、简悦、邵震和李旻等同学，本书的若干专题研究与他们经过了深入的讨论，最后感谢本书所有参考文献的作者和公开语料库的开发者，本书的写作从他们的研究成果中获取了很多经验，他们勤奋和乐于分享的科研精神始终启发着我的研究工作。
虽然我始终以认真严谨的态度对待本书的撰写工作，但很多研究尚属于探索阶段，书中难免有不足之处，恳请广大读者批评指正！
编者
2024年9月
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