阿塔夫·法辛達、戴安娜·英克彭著的《社交媒體自然語言處理（第2版）》介紹了自然語言處理（NLP）在社交媒體數據語義分析上的*新理論和實證研究。隨著該領域的持續發展，第二版針對**版提及的任務和應用的方法及結果增加了*新信息。
本書主要針對可大量獲取的非傳統社交媒體數據（大數據），回顧當前自然語言處理工具、方法的相關研究成果。同時展示創新的自然語言處理方法如何將適當的語言信息整合到各個領域。本書的目標讀者是對開發自動化社交媒體文本分析工具和應用感興趣的研究者，希望本書能幫助讀者*好地理解計算語言學和社交媒體分析，特別是文本挖掘技術和專為社交媒體文本設計的自然語言處理應用。

第一章 社交媒體分析概述
1.1 導論
1.2 社交媒體應用
1.2.1 社交媒體數據的跨語言文本分析
1.2.2 實際應用
1.3 社交媒體數據的挑戰
1.4 社交媒體語義分析
1.5 總結
第二章 社交媒體文本語言預處理
2.1 導論
2.2 自然語言處理工具的通用適配技術
2.2.1 文本標準化
2.2.2 社交媒體文本的NLP工具再訓練
2.3 分詞器
2.4 詞性標注器
2.5 語塊分析器和語法分析器
2.6 命名實體識別器
2.7 現有英文自然語言處理工具包及其適應性
2.8 社交媒體文本的多語性和適應性
2.8.1 語言識別
2.8.2 方言識別
2.9 總結
第三章 社交媒體文本的語義分析
3.1 導論
3.1 地理位置檢測
3.2.1 將社交媒體信息映射到地圖中
3.2.2 現有地理位置信息
3.2.3 基於網絡基礎設施的地理位置
3.2.4 基於社交網絡結構的地理位置
3.2.5 基於內容的位置檢測
3：2.6 地理位置檢測的評估指標
3.3 實體鏈接和消歧
3.3.1 實體和鏈接數據檢測
3.3.2 實體鏈接的評估指標
3.4 觀點挖掘和情緒分析
3.4.1 情感分析
3.4.2 情緒分析
3.4.3 諷刺檢測
3.4.4 觀點和情緒分類的評估指標
3.5 事件和話題檢測
3.5.1 特定和非特定事件檢測
3.5.2 新事件和歷史事件
3.5.3 緊急事態感知
3.5.4 事件檢測的評估指標
3.6 自動摘要
3.6.1 *新摘要
3.6.2 網絡活動摘要
3.6.3 事件摘要
3.6.4 觀點摘要
3.6.5 摘要的評估指標