计算机科学

现代社会越来越依赖于信息技术的发展和应用。尤其是随着网络和通信技术的发展，互联网已经成为人们获取信息的主要平台，这激发了以文本为基础的数据挖掘技术的迅速发展。文本挖掘技术希望为人们提供获取有用信息的有效技术手段，为人们在海量的互联网数据中提供获取信息、过滤信息、总结信息，以及信息可视化的自动化工具。这一领域面临着两个方面的挑战：一方面是根据数据处理复杂性的需要发展出复杂的数据模型；另一方面是根据这些数学模型设计有效的算法使计算机能够根据模型处理海量复杂的数据。本书比较好地将这两方面进行了结合，既对目前经典的数学模型进行了详尽的介绍，也对其中涉及到的算法进行了分析。

本书共包含9章：1. 信息检索中的概率模型；2. 信息检索和自动文本概要技术中的可学习排序模型；3. Logistic回归和文本分类；4. 文本信息检索中的核方法；5. 文本信息检索中的话题生成模型；6. 信息抽取中的条件随机场模型；7. 机器翻译中的统计方法；8. 复杂信息检索中的信息挖掘方法；9. 将观点检测转化为话题分类问题。最后附录中对概率模型进行了比较详尽的回顾。

文本检索与文本信息挖掘领域非常庞杂，涉及众多模型、算法，初学者很难形成系统全面的认识。本书为该领域的研究者提供了非常全面的综述，不仅在模型介绍方面深入浅出，在问题分析方面也非常到位。本书第一作者Eric Gaussier是法国傅立叶大学计算机科学系教授，第二作者是巴黎第十一大学计算机科学系教授。

本书非常适合在校研究生和相关科研人员阅读参考。

情感是一种复杂的现象，它依据包括心理学、物理和认知变化在内的几个维度，涉及了一个事件的演化。交互系统不仅仅是简单有效、精确及快速的信息单元, 它们的目的是向末端使用者提供情感经历，iPhone就是一个很好的例子。它们需要考虑并且对末端使用者的情感做出反应，例如严肃的游戏，它们是为了创造一个优化的学习环境而设计的；并且通过赋予形体的对话式代理来展现情感。新一代的系统能够探知使用者的情感状态，能够识别触发该状态的因素，并且对这些情感做出反应，甚至能够表现情感。很有可能，这就是在完成任务或者解决问题时，它们参与的理由。情感运算领域是1997年由R•Picard首先提出的。该领域汇聚了诸如计算机科学、认知科学、心理学、设计与艺术等若干个科学领域的知识。本书是由一系列专注于情感，特别是人机交互系统的研究结果所组成。同时，本书的目的强调了基于理论基础和固有数据的计算模型的重要性。本书将涉及理论模型、语料库和注释以及分析和综合计算模型，它还提供了有关设计、互动叙事及主要应用的章节。作者选择了报道面向情感系统研究的不同领域，包括心理学、计算机科学、艺术及音乐，以便向读者提供有关该领域的一个概论。

本书共有11 章，分成三个部分：第一部分基础，含第1-2章：1.情感心理学的现代理论与概念; 2.情感与大脑。 第二部分非口头行为，含第3-7章：3.情感语料库：从获取到建模; 4.可视情感识别：现状及关键问题; 5.发声情感的识别; 6.情感的面部表情建模; 7.情感感知与识别。第三部分功能，含第8-11章：8.情感在人机交互中的作用; 9.音乐与情感; 10. 互动小说中的文学感知; 11.情感设计：数字是怎样使我们更易动情感的。最后是本书各章的作者清单。

本书主编是法国巴黎国立高等电信工程师学院LTCI 实验室的研究主任。她的研究兴趣包括赋予形体的对话式代理、非语言交流及情感联系、多模态表达行为及人机交互。她参与了好几个欧洲项目，这些项目涉及多模态交流、可信任的赋予形体的对话式代理、情感与社会行为。从2007年到2009年，她曾任Humaine学会的秘书。自2009年起，她成为该学会的执行委员会的成员。她还是情感运算及智能交互（ACII）会议的组织和程序委员会的成员。

本书可供从事计算机科学、心理学等专业研究及应用的研究人员、研究生、工程师阅读借鉴。