情感分析的分布式表达实现
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适合人群
对文本挖掘/自然语言处理有一定的了解,希望能够跟踪最新业内技术进展的人。
你将会学到
从基本的分布式表示等概念开始,针对Wrod2Ve和Doc2Ve,使用Gensim包,结合实际案例进行学习,帮助学员快速学习业界的**前沿技术。
课程简介
课程简介
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。
word2vec模型自提出以来,在文本挖掘领域中得到了广泛的应用,在很多方面都展现出了远远优于经典的词袋模型的优势。
本课程将使用经典武侠小说、大众点评抓取结果等多实际案例,从基本的分布式表示等概念开始,针对word2vec和doc2vec,使用gensim包,结合实际案例进行学习,帮助学员快速学习业界的**前沿技术。
学习完本课程后,学员将能够独立使用word2vec模型,基于Python环境完成中文文本挖掘的各种工作。
本课程的内容均选取自从零开始学习文本挖掘的课程:《Python数据分析系列视频课程--轻松玩转文本挖掘》,学员学习前需要懂得文本挖掘技术的基本知识,懂得如何在Python环境下使用词袋模型等经典方式进行文本挖掘工作。对这方面知识尚有欠缺的学员,建议直接学习原完整文本挖掘课程,以学习完整的知识体系。
【课程长度】
总时长:约3小时
【课程大纲】
第1章:文档信息的向量化
第2章:文本相似度
第3章:情感分析
第4章:自动写作
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