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Python中文自然语言处理基础与实战

文本挖掘实战

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课程介绍

‖ 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,课程内容以技能训练为核心、以理论知识够用为度,以技能训练项目为主线,将理论知识按照实训的需要融入实战中,形成一体化项目模块;同时将自然语言处理工作中的新知识、新技术、新问题等融入课程中。课程设计与图书教材编写理念与内容设计保持高度一致,使读者高效掌握图书内容!

 

‖ 图书简介

《Python中文自然语言处理基础与实战》图书以Python自然语言处理的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出介绍Python自然语言处理的基本内容。全书共12章,第1章介绍了自然语言处理的基本概念、基本流程、应用场景,以及Python自然语言处理开发环境的搭建方法;第2章介绍了语料库的概念、种类与准则,语料库的获取方法等,并演示了语料库的构建与应用;第3章介绍了正则表达式的函数和元字符,并演示了正则表达式的应用;第4章介绍了基于规则和基于统计的分词技术,中文分词工具jieba的基本步骤和分词模式,并演示了中文分词的应用;第5章介绍了词性标注与命名实体识别技术,并演示了中文命名实体识别的过程;第6章介绍了常用的关键词提取算法,并结合具体项目演示了自动提取文本关键词的方法;第7章介绍了文本的离散表示和分布式表示,并演示了论文相似度计算的方法;第8章介绍了常见的文本分类算法、文本聚类算法以及实现步骤,并演示了垃圾短信分类和新闻文本聚类的实现过程;第9章介绍了情感分析的主要内容、常见应用和常用方法,并演示了基于文本分类和基于LDA模型的情感分析实现方法;第10章介绍了常见的深度学习工具,并演示了使用深度学习技术实现文本分类、情感分析和机器翻译;第11章介绍了问答系统的概念和主要组成部分,并演示了智能问答系统的实现过程;第12章介绍了使用TipDM数据挖掘建模平台实现自然语言处理案例。全部章节都包含了思考与练习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校数据科学或人工智能相关专业教材,也可作为机器学习爱好者的自学用书。
全书以任务为导向,实现理论与实战的结合。每章的内容都由任务描述、任务分析、任务实现、小结、实训和课后习题等部分组成。全书按照解决实际任务的工作流程,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,最后落实在任务实现环节。
全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决思路的启发与解决方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,读者将对Python编程技术真正理解与掌握。

 

本书是“以纸质教材为核心、以互联网+为载体”的新形态教材,配套数字资源,引领教材与课程教学改革,打造了“一书、一课、一空间”混合式教学新生态,体现先进职业教育理念。

配套数字资源包括:

  • 数据和代码
  • PPT课件
  • 教案
  • 教学大纲
  • 教学进度表
  • 习题库
  • 习题数据和答案
  • 实训数据
  • 实训指导书

如需图书相关资料,可前往校企共建云教材网站(https://book.tipdm.org/),搜索书名进行查看与下载!网站还提供了样书申请、批量订购、联合编写等服务。

授课教师

课程主讲人
数据智能领域资深专家

课程特色

视频(15)