本书目录导读：
基于半监督与集成学习的文本分类方法：理论与实践探索
书名：《半监督与集成学习在文本分类中的应用》
作者：李明辉
出版社：清华大学出版社
出版时间：2021年6月
《半监督与集成学习在文本分类中的应用》一书由李明辉教授所著，由清华大学出版社出版，本书旨在探讨半监督学习与集成学习在文本分类领域的应用，通过对这两种学习方法的深入研究，为文本分类问题的解决提供新的思路和方法。
第一章：引言
1、1 文本分类的背景与意义
1、2 半监督学习与集成学习概述
1、3 本书研究内容与结构
第二章：半监督学习在文本分类中的应用
2、1 半监督学习基本理论
2、2 基于半监督学习的文本分类方法
2、3 实验结果与分析
第三章：集成学习在文本分类中的应用
3、1 集成学习基本理论
3、2 基于集成学习的文本分类方法
3、3 实验结果与分析
第四章：半监督与集成学习的融合应用
4、1 融合方法概述
4、2 基于融合方法的文本分类方法
4、3 实验结果与分析
第五章：总结与展望
5、1 本书研究成果总结
5、2 文本分类领域未来发展趋势
本书首先介绍了文本分类的背景与意义，以及半监督学习与集成学习的基本理论，详细阐述了半监督学习与集成学习在文本分类中的应用，包括基于半监督学习的文本分类方法和基于集成学习的文本分类方法，本书还探讨了半监督与集成学习的融合应用，提出了基于融合方法的文本分类方法。
在实验部分，作者选取了多个公开数据集，对所提出的方法进行了实证分析，实验结果表明，所提出的方法在文本分类任务中具有较高的准确率和鲁棒性。
本书以理论与实践相结合的方式，为读者提供了半监督与集成学习在文本分类中的应用方法，对于从事文本分类研究的学者和工程技术人员，本书具有较高的参考价值。
《半监督与集成学习在文本分类中的应用》一书深入浅出地介绍了半监督学习与集成学习在文本分类领域的应用，为读者提供了丰富的理论知识与实践经验，相信本书能够为我国文本分类领域的研究和发展做出积极贡献。