doc2vec

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