短文本表示建模，通常是指将短文本转化成机器可以诠释的形式，旨在帮助机器“理解”短文本的含义。本书详细介绍了短文本表示建模研究体系中具有代表性的短文本概念化表示建模研究分支和短文本向量化表示建模研究分支的相关研究方法，既涵盖了大量经典算法，又特别引入了近年来在该领域研究中涌现出的新方法、新思路，力求兼顾内容的基础性和前沿性。同时，本书融入了作者多年来从事以概念化和向量化为核心的短文本表示建模方法与理论研究的经验和成果，并以短文本检索这一典型应用问题为例，详细介绍了如何把短文本概念化表示建模方法和短文本向量化表示建模方法以及先进的设计思想融入具体应用问题的求解。
本书可供计算机、信息处理、自动化、系统工程、应用数学等专业的教师以及相关领域的研究人员和技术开发人员参考。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 基本定义及问题描述
1.2.1 短文本基本特征
1.2.2 短文本中的“概念”
1.2.3 短文本表示建模
1.2.4 短文本概念化表示建模
1.2.5 短文本向量化表示与检索应用
1.3 研究问题图解
1.4 本书内容组织结构
第2章 理论与技术基础
2.1 分布假说
2.2 向量空间模型
2.3 词频-逆文档频率
2.4 链接分析
2.4.1 PageRank
2.4.2 HITS
2.5 马尔可夫随机场
2.6 参数分布估计
2.7 词向量化
2.7.1 基于矩阵的词向量化
2.7.2 基于聚类的词向量化
2.7.3 基于神经网络的词向量化
2.8 语言模型
2.9 数据平滑算法
2.10 模型求解算法
2.10.1 随机梯度算法
2.10.2 层次化Softmax算法
2.10.3 负采样算法
2.11 向量语义相似度计算
2.12 查询扩展
第3章 面向短文本表示建模的知识库资源
3.1 引言
3.2 百科类知识库资源
3.2.1 Wikipedia知识库
3.2.2 Freebase知识库
3.2.3 YAGO知识库
3.2.4 DBpedia知识库
3.2.5 XLORE知识库
3.3 词汇语义知识库资源
3.3.1 WordNet知识库
3.3.2 HowNet知识库
3.3.3 FrameNet知识库
3.3.4 Probase知识库
3.4 知识库资源对比分析
第4章 显式语义建模
4.1 引言
4.2 显式语义分析模型
4.3 概念化模型
4.4 显式语义建模总结分析
第5章 半显式语义建模
5.1 引言
5.2 概率化潜在语义分析模型
5.3 潜在狄利克雷分布模型
5.4 层次化狄利克雷过程模型
5.5 半显式语义建模总结分析
第6章 隐式语义建模
6.1 引言
6.2 潜在语义分析模型
6.3 神经网络语言模型
6.4 CBOW模型和Skip-Gram模型
6.5 隐式语义建模总结分析
第7章 短文本概念化表示建模
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 短文本概念化方法
7.3.1 基于传统统计分析策略的短文本概念化方法
7.3.2 基于贝叶斯条件概率的短文本概念化方法
7.3.3 基于显式语义分析的短文本概念化方法
7.3.4 基于马尔可夫潜变量推理的短文本概念化方法
7.3.5 基于随机游走策略的短文本概念化方法
7.3.6 基于联合排序框架的短文本概念化方法
7.4 短文本概念化方法总结分析
7.4.1 实验验证
7.4.2 对比分析
7.4.3 问题与思考
7.5 本章小结
第8章 短文本向量化表示建模
8.1 引言
8.2 问题描述
8.3 短文本向量化方法
8.3.1 基于词袋模型的短文本向量化方法
8.3.2 基于段向量模型的短文本向量化方法
8.3.3 基于主题模型的主题化句嵌入方法
8.3.4 基于卷积神经网络的短文本向量化方法
8.3.5 基于递归神经网络的短文本向量化方法
8.3.6 基于循环神经网络的短文本向量化方法
8.3.7 基于注意力机制的概念化句嵌入方法
8.4 短文本向量化方法总结分析
8.4.1 实验验证
8.4.2 对比分析
8.4.3 问题与思考
8.5 本章小结
第9章 概念化和向量化在短文本检索问题中的应用
9.1 引言
9.2 问题描述
9.2.1 定义及分类
9.2.2 基本处理流程
9.2.3 索引结构
9.2.4 查询扩展
9.2.5 性能评价方法
9.2.6 短文本信息检索与传统信息检索的区别分析
9.3 信息检索基础方法
9.3.1 经典信息检索模型
9.3.2 概率检索模型
9.3.3 基于排序学习的检索模型
9.3.4 基于语言模型的检索模型
9.4 短文本检索应用方法
9.4.1 基于时域信息重排策略的短文本检索应用方法
9.4.2 基于潜概念扩展模型的短文本检索应用方法
9.4.3 基于判别式扩展策略的短文本检索应用方法
9.4.4 基于排序学习模型的短文本检索应用方法
9.4.5 基于概念化和向量化的短文本检索应用方法
9.5 短文本检索应用方法总结分析
9.5.1 实验验证
9.5.2 对比分析
9.5.3 问题与思考
9.6 本章小结
第10章 总结与展望
10.1 本书总结
10.2 未来研究方向展望
参考文献