一、课程简介      通过学习本课程，可掌握正则表达式、中文分词、词云图绘制、文本向量化表示的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法，最后用垃圾短信分类案例展示了从最开始的数据抽取到最终的模型构建的完整的文本挖掘总体流程。   二、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

掌握自然语言相关理论知识，包含但不限于分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本向量化、相似度计算等。 4. 熟悉数据挖掘相关理论知识，包含但不限于可视化分析、分类、聚类等。 5.

❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀ 交付单位：广东工业大学   ▣ 工作内容 基于案例分析的需求，使用Python开发自然语言案例，并编写相应的报告文档。   ▣ 招募要求 1.本科以上。

‖ 课程简介 本课程是图书《大数据数学基础（Python语言描述）》的配套学习视频，是大数据技术、人工智能技术应用、电子信息等专业的专业基础课。

‖ 课程简介 本课程是图书《Python中文自然语言处理基础与实战》的配套学习视频，全书共12章，内容包括自然语言处理的概述、基本流程、开发环境，语料库、正则表达式、中文分词、词性标注与命名实体识别、