老钱《自然语言处理》实战训练营-文本情感分析项目实践(附源码)

  《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文本情感分析》

     文本情感分析一直是NLP领域的热门应用，常用在舆情分析，文章分类，智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例，协助学习者迅速学习文本情感分析项目。多面覆盖经典的场景，如京东评论分类，饿了么评论挖掘，覆盖多种算法，如SVM，贝叶斯，LSTM等

 课程特色：   

          1.案例驱动：专题技术，完整案例；

          2.源码操作：内含完整程序源码和数据集；

          3.实战指引：覆盖《文本情感分析》四大过程模型；

          4.系统学习：一套完整的《文本情感分析》建设方法论，迅速学习文本情感分析的开发过程。包括语料库方法，传统方法，深度学习方法，是一个非常好的系统化学习过程

     适合人群：

         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理，想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础，熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识

  部分课件展示：

 具体课程大纲如下：

                自然语言处理进阶之句子级实践：文本情感分析

                1.文本情感分析概述  

                  1.文本情感分析定义与典型应用场景

                    1.文本情感分析定义

                    2.篇章级情感分类

                    3.句子级情感分类

                    4.词语的情感

                    5.情感分析应用场景

                  2.文本情感分析的难点

                  3.文本情感分析的意义

                  4.文本情感分析技术实现的一般流程

                  5.文本分类任务使用的技术有哪些

                    1.基于词典的情感分析

                    2.基于网络的分析

                    3.基于语料库与机器学习的分析方法

                    4.情感分析的底层核心：情感信息抽取

                  6.文本情感分析项目的评价方法

               2.文本情感分析实践-基于语料库与机器学习的分析方法-饿了么外卖评论案例分析

                  1.基于机器学习方法进行文本情感分析的过程与原理

                  2.基于机器学习方法进行文本情感分析的缺点

                  3.文本数据预处理

                  4.基于k-NN的情感极性分析建模

                  5.基于Bayes的情感极性分析建模

                  6.基于SVM的情感极性分析建模

                  7.效果对比

                  8.综合比较基于情感词典的情感极性分析与机器学习方法

                3.文本情感分类实践-基于深度学习LSTM的分析方法-京东购物情感分析

                    1.京东电商评论情感分析-项目背景介绍

                    2.京东电商评论情感分析-数据集介绍.mp4

                    3.京东电商评论情感分析-项目流程设计

                    4.京东电商评论情感分析-LSTM文本分类原理与模型设计

                    5.京东电商评论情感分析-数据加载

                    6.京东电商评论情感分析-分词编写

                    7.京东电商评论情感分析-Word2Vec

                    8.京东电商评论情感分析-构建词典

                    9.京东电商评论情感分析-构建词典训练效果

                    10.京东电商评论情感分析-构建网络

                    11.京东电商评论情感分析-网络模型测试

                    12.京东电商评论情感分析-项目总结