张文彤
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适合人群:

希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才,目前尚未成功,但仍然在不断努力的人。

你将会学到:

从基本的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始,多面深入学习文本挖掘技术的各个方面。

课程简介:

请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。


文本挖掘(TM),又称自然语言处理(NLP),是AI时代炙手可热的数据分析挖掘前沿领域,其所涉及的人机对话系统,推荐算法,文本分类等技术在BAT等企业中都得到广泛应用。

本课程将使用经典武侠小说、大众点评抓取结果、微博语料数据等多个实际案例进行教学。

本次课程将会从基本的分词、词袋模型、分布式表示等概念开始,多面介绍文本挖掘技术的各个方面,特别会针对目前最热的word2vec,gensim 等结合实际案例进行学习,帮助学员直接升级至业界技术前沿。

学习完本课程后,学员将能够独立使用Python环境完成中文文本挖掘的各种工作。


本课程已全部更新完毕,未来将根据方法学进展做不定期更新。


【更新记录】

2022.10:针对Anaconda 10月最新版(python 3.9),gensim 4.1.2版和pandas 1.4.4版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容

2022.1:针对Anaconda最新版(python 3.8),gensim 4.1.2和pandas 1.3.5版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。

2021.4:增加了“主题模型结果的可视化”一节。

2021.3:按照最新的gensim 4.0.0版和pandas1.2.3版的情况,对课程内容做了全面修订更新。


【课程长度】

总时长:约11小时


【学员基础】

学员需要懂得Python语言的基本编程知识。

建议学员事先学习本系列课程中的Pandas课程,本课程中的数据管理将会用到Pandas的相关知识和操作。


【课程大纲】

第1章:文本挖掘概述

第2章:磨刀不误砍柴工

第3章:分词

第4章:词云展示

第5章:文档信息的向量化

第6章:关键词提取

第7章:抽取文本主题

第8章:文本相似度

第9章:文档分类

第10章:情感分析

第10章:自动摘要

第11章:自动写作



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