Udemy線上課程 Python數據分析系列課程:學習文本挖掘 講師:三節課 sanjieke 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
Udemy線上課程Python數據分析系列課程:學習文本挖掘講師:三節課sanjieke影音教學中文發音中文版(DVD版)內容說明:
文本挖掘(TM),又稱自然語言處理(NLP),是AI時代炙手可熱的數據分析挖掘前沿領域,其所涉及的人機對話系統,推薦算法,文本分類等技術在BAT等企業中都得到廣泛應用。
本課程將使用經典武俠小說、大眾點評抓取結果、微博語料數據等多個實際案例進行教學。
課程將會從基本的分詞、詞袋模型、分布式表示等概念開始,多面介紹文本挖掘技術的各個方面,特別會針對目前最熱的word2vec,gensim等結合實際案例進行學習,幫助學員直接升級至業界技術前沿。學習完本課程后,學員將能夠獨立使用Python環境完成中文文本挖掘的各種工作。
本課程版權歸三節課所有,未經書面同意私自錄制、轉載等行為均屬侵權行為。課程內的所有內容,包括但不限于影片、文字、圖片均由三節課公司或其他權利人依法擁有其知識產權,包括但不限于著作權、商標權、專利權等。
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課程內容:
01-課程導讀
001課程簡介.html
002講師介紹.html
003課程大綱.html

02-第1章文本挖掘概述
0041-1什麼是文本挖掘.mp4
0051-2文本挖掘的基本流程和任務.mp4
0061-3文本挖掘的基本思路.mp4
0071-4語料數據化時需要考慮的工作.mp4
0081-5TM常用工具介紹1.mp4
0091-6TM常用工具介紹2.mp4

03-第2章磨刀不誤砍柴工
0102-1IDE簡介.mp4
0112-2安裝202004.mp4
0122-3Notebook演示.mp4
0132-4NLTK安裝.mp4
0142-5什麼是語料庫.mp4
0152-6射雕準備.mp4

04-第3章分詞
0163-1分詞原理簡介.mp4
0173-2結巴分詞的基本用法.mp4
0183-3自定義詞典.mp4
0193-4去除停用詞.mp4
0203-5詞性標注及其他.mp4

05-第4章詞云展示
0214-1詞頻統計.mp4
0224-2詞云概述.mp4
0234-3Wordcloud安裝.mp4
0244-4繪制詞云.mp4
0254-5設置詞云背景.mp4
0264-6修改詞云顏色.mp4

06-第5章文本信息的向量化
0275-1詞袋模型.mp4
0285-2詞袋模型的gensim實現.mp4
0295-3用Pandas生成文檔-詞條矩陣.mp4
0305-4用sklearn庫生成文檔-詞條矩陣.mp4
0315-5N-gram.mp4
0325-6分布式表示.mp4
0335-7共現矩陣.mp4
0345-8NNLM.mp4
0355-9word2vec.mp4

07-第6章關鍵詞提取
0366-1關鍵詞提取的基本思路.mp4
0376-2TF-IDF算法.mp4
0386-3TF-IDF算法的jieba實現.mp4
0396-4TF-IDF算法的sklearn實現.mp4
0406-5TF-IDF算法的gensim實現.mp4
0416-6Textrank算法.mp4

08-第7章抽取文檔主題
0427-1主題模型概述.mp4
0437-2主題模型的sklearn實現.mp4
0447-3主題模型的gensim實現.mp4
0457-4主題模型的LDA可視化.mp4

09-第8章文檔相似度
0468-1基本概念.mp4
0478-2詞條相似度:Word2vec訓練.mp4
0488-3詞條相似度:Word2vec應用.mp4
0498-4文檔相似度的詞袋模型實現.mp4
0508-5doc2vec.mp4
0518-6文檔聚類.mp4

10-第9章文本分類
0529-1文本分類概述.mp4
0539-2樸素貝葉斯算法.mp4
0549-3算法的sklearn實現.mp4
0559-4算法的NLTK實現.mp4

11-第10章情感分析
05610-1情感分析概述.mp4
05710-2情感分析的詞袋模型實現.mp4
05810-3情感分析的分布式表達實現.mp4

12-第11章自動摘要
05911-1自動摘要的基本原理.mp4
06011-2自動摘要的效果評價.mp4
06111-3自動摘要的python實現.mp4

13-第12章文本自動寫作
06212-1RNN的基本原理.mp4
06312-2LSTM的基本原理.mp4
06412-3KT組合的優勢.mp4
06512-4KT組合的安裝.mp4
06612-5案例1數據準備.mp4
06712-6案例1模型擬合.mp4
06812-7案例2數據準備.mp4
06912-8案例2模型擬合.mp4

14-回顧總結
070課後寄語.html


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