【7235】-Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘
第1章文本挖掘概述30分钟5节
1-1什么是文本挖掘[免费试看]08:57
1-2文本挖掘的基本流程和任务[免费试看]08:19
1-3文本挖掘的基本思路[免费试看]06:52
1-4语料数据化时需要考虑的工作[免费试看]06:49
1-5本课程代码课件及数据下载说明
第2章磨刀不误砍柴工1小时12分钟6节
2-1Python常用IDE简介[免费试看]11:21
2-2Anaconda的安装与配置[免费试看]16:23
2-3Jupyter Notebook的基本操作[免费试看]11:58
2-4NLTK的安装与配置06:06
2-5什么是语料库13:43
2-6准备《射雕》语料库13:08
第3章分词44分钟5节
3-1分词原理简介[免费试看]08:02
3-2结巴分词的基本用法[免费试看]09:08
3-3使用自定义词典和搜狗细胞词库09:55
3-4去除停用词11:07
3-5词性标注及其他06:30
第4章词云展示55分钟6节
4-1词频统计08:25
4-2词云概述05:03
4-3wordcloud包的安装08:10
4-4绘制词云13:13
4-5设置词云背景模板09:36
4-6修改词云颜色10:35
第5章文本信息的向量化1小时24分钟9节
5-1词袋模型07:33
5-2词袋模型的gensim实现10:55
5-3用Pandas生成文档词条矩阵11:16
5-4用sklearns生成文档-词条矩阵11:41
5-5从词袋模型到N-gram模型06:50
5-6文本信息的分布式表示09:51
5-7共现矩阵05:57
5-8NNLM模型的突破05:20
5-9word2vec一出，满座皆惊15:18
第6章关键词提取43分钟6节
6-1关键词提取的基本思路06:43
6-2TF-IDF 算法05:53
6-3TF-IDF算法的jieba实现11:10
6-4TF-IDF算法的sklearn实现05:39
6-5TF-IDF算法的gensim实现05:36
6-6TextRank算法08:17
第7章抽取文档主题41分钟3节
7-1主题模型概述13:03
7-2主题模型的sklearn实现12:25
7-3主题模型的gensim实现15:57
第8章文档相似度54分钟6节
8-1基本概念07:38
8-2词条相似度：word2vec训练10:07
8-3词条相似度：word2vec应用09:24
8-4文档相似度的词袋模型实现07:52
8-5doc2vec09:55
8-6文档聚类09:05
第9章文本分类35分钟4节
9-1文本分类概述11:07
9-2朴素贝叶斯算法07:12
9-3算法的sklearn实现10:27
9-4算法的NLTK实现06:44
第10章情感分析35分钟3节
10-1情感分析概述17:56
10-2情感分析的词袋模型实现07:29
10-3情感分析的分布式表达实现10:13
第11章自动摘要35分钟3节
11-1自动摘要的基本原理13:10
11-2自动摘要的效果评价09:03
11-3自动摘要的python实现12:50
第12章文本自动写作1小时27分钟8节
12-1RNN的基本原理13:55
12-2LSTM的基本原理13:16
12-3Keras+TensorFlow组合的优势05:32
12-4Keras+TensorFlow组合的安装05:46
12-5案例1：数据准备13:55
12-6案例1：模型拟合11:21
12-7案例2：数据准备13:38
12-8案例2：模型拟合
