9.文本相似度
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Python自然语言处理NLP课程主要介绍如何使用Python进行自然语言处理（NLP）的基础知识和应用。课程内容包括自然语言处理的基本概念、核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式的详细讲解。通过学习，学生将能够掌握使用Python进行文本处理、情感分析、命名实体识别等NLP任务的基本技能。
自然语言处理的基本概念：
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向，研究如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP涉及语言学、计算机科学和数学等多个领域，旨在研制能有效实现自然语言通信的计算机系统，特别是软件系统。
核心算法原理和具体操作步骤：
课程将详细讲解自然语言处理中的一些核心算法原理，如词嵌入（Word Embedding），这是一种将单词转换为一个高维向量的过程，帮助计算机理解语言的语义。
此外，还将介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现情感分析，包括将文本数据转换为特征向量和使用支持向量机算法进行情感分析。
应用领域：
NLP的应用广泛，包括但不限于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别等。
命名实体识别是NLP中的一个重要应用，可以通过预训练的模型识别文本中的命名实体，如人名、地名等，这对于新闻分析、信息抽取、语义网络构建等任务至关重要。
未来发展趋势与挑战：
随着技术的不断发展，NLP将在智能化交互和决策支持方面发挥更大作用，如知识图谱的构建和应用。
课程还将探讨知识图谱的构建，包括实体识别、关系识别等步骤，以及如何使用NLP技术帮助计算机理解人类语言。
通过本课程，学生将获得使用Python进行NLP任务的基本技能和知识，为进一步探索NLP的复杂应用和深入研究打下坚实的基础。
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课程大纲
672课时
188课时
141课时
36课时
36课时
45课时
215课时
85课时