Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘

高阶

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。

5分 课程销量榜    第1 严选课 更新: 2021/04/01

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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。

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课程目标:

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】

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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课程大纲- Python数据分析系列视频课程--学习文本挖掘

资料下载
  • 第1章 文本挖掘概述

    31分钟6节

  • 1-5

    本课程代码课件及数据下载

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    [说明] 开始学习
  • 1-6

    本课程案例数据及文档下载

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    [00:10] 开始学习
  • 第2章 磨刀不误砍柴工

    1小时14分钟6节

  • 第3章 分词

    44分钟5节

  • 第4章 词云展示

    55分钟6节

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学员评分

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