共享出行作为一种智能化出行策略，充分利用人工智能、大数据等理论与技术，通过智能化、精准化匹配出行资源的供需，极大优化出行体验。本书聚焦面向共享出行的情感分析与舆情挖掘关键理论与技术，从共享出行评价的语义表示学习、情感分析、舆情挖掘3个方面进行了深入研究。利用自注意力机制构建情感分析模型，实现情感细粒度划分；结合时空特征，预测出行效益影响；通过对抗学习模型分析舆情传播，预测其影响力和发展趋势；建立舆情影响范围评估和实时预警机制，为智能预警提供有力支撑。本书可供计算机科学、人工智能、大数据等领域的专家、学者及技术人员阅读和参考，对于相关专业的研究生和高年级本科生也是一本有价值的参考书。

第1章相关技术
1.1GMM
1.2Word2vec
1.3k-means聚类
1.4TextRank
1.5文本相似度
1.6卷积神经网络
1.7text-CNN
1.8LDA
1.9注意力机制
1.10长短期记忆网络
1.11TF-IDF
1.12图神经网络
1.13TCN
本章小结
本章参考文献
第2章共享出行评价的语义消歧与嵌入表示
2.1引言
2.2多特征语义学习
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