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大数据挖掘
案例实战
案例:电商产品评论数据情感分析(Python)
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案例:电商产品评论数据情感分析(Python)
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介绍
全部
ZM
4.1LDA主题模型介绍
全部任务
案例背景
分析方法与过程
文本挖掘相关概念与应用
分词的基本方法
Markov模型
Viterbi算法与jieba库...
Python安装jieba分词库
中文分词库介绍
编程实现(中文分词)
自定义函数实现机械压缩
编程实现(评论评分)
构造LDA模型
配套资料
3.6程度副词和否定词融合
3.7自定义分值计算函数
3.8所有评论数据的情感得分
3.9保存处理后的评论数据
4.1LDA主题模型介绍
4.2读取好评数据
4.3LDA主题模型构建
5 小结
1背景与目标
2.1数据介绍
2.2数据读取及简单查看
2.3剔除换行符
2.4去除评论数据中的产品型号信...
2.5去除html语言中的表情符...
2.6文本去重
2.7分词及去停用词
2.8词云绘制
3.1文本情感分析介绍
3.2读取所需词表
3.3计算情感词分数
3.4程度副词计算
3.5否定词计算
配套材料
排序:
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(22)
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最新学员
学员动态
张磊1017
开始学习
2.7分词及去停用词
张磊1017
完成了
2.6文本去重
张磊1017
开始学习
2.6文本去重
张磊1017
开始学习
2.4去除评论数据中的产品型号...
张磊1017
完成了
2.1数据介绍
学
习
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张老师
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