本書系統(tǒng)性地介紹了多種經(jīng)典的和前沿的機器學(xué)習(xí)技術(shù)及其在文本域中的應(yīng)用。首先，詳細(xì)介紹了面向文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù)和經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)技術(shù)（如矩陣分解與主題建模、聚類與分類/回歸等），并深入探討了模型的原理和內(nèi)在聯(lián)系以及相應(yīng)的性能評估；其次，詳細(xì)介紹了結(jié)合異構(gòu)數(shù)據(jù)的文本學(xué)習(xí)技術(shù)（如知識共享與遷移學(xué)習(xí)等），以及面向信息檢索與排序的索引和評分等技術(shù)；最后，詳細(xì)介紹了一些文本應(yīng)用相關(guān)的重要技術(shù)，包括序列建模與深度學(xué)習(xí)、文本摘要與信息提取、意見挖掘與情感分析、文本分割與事件檢測等。本書從技術(shù)原理到實際應(yīng)用，綜合梳理了文本機器學(xué)習(xí)的多種技術(shù)，深入分析了模型的優(yōu)缺點和內(nèi)在聯(lián)系，并在每章結(jié)束時提供了詳細(xì)的參考資料、軟件資源和習(xí)題。