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          Python文本分析學(xué)術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)

5 文本分析

5.1 文本分析概述

5.1.1 自然語(yǔ)言處理的層次

5.1.2 自然語(yǔ)言處理的難點(diǎn)

5.1.3 自然語(yǔ)言處理的流派

5.2 文本分析關(guān)鍵技術(shù)

5.2.1 常用文本整理和清洗方法

5.2.1.1 句子拆分

5.2.1.2 詞拆分

5.2.1.3 過濾重復(fù)的單詞

5.2.1.4 刪除停用詞

5.2.1.5 拼寫檢查

5.2.1.6 大小寫變換

5.2.1.7 文本翻譯

5.2.1.8 詞干提取

5.2.1.9 提取電子郵件或URL

5.2.2 中文分詞技術(shù)

5.2.2.1 規(guī)則分詞

5.2.2.2 統(tǒng)計(jì)分詞

5.2.2.3 混合分詞

5.2.2.4 實(shí)戰(zhàn)：結(jié)巴分詞，對(duì)爬取的豆瓣數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)詞頻，繪制詞云圖

5.2.3 詞性標(biāo)注與命名實(shí)體識(shí)別

5.2.3.1 詞性標(biāo)注

5.2.3.2 命名實(shí)體識(shí)別

5.2.3.3 實(shí)戰(zhàn)：基于jiebaku 的詞性標(biāo)注和基于HanLP的命名實(shí)體識(shí)別

5.2.4 文本向量化

5.2.4.1 離散化表示

5.2.4.2 分布式表示

5.2.4.3 實(shí)戰(zhàn)：利用word2vec計(jì)算西游記中人物相似性

5.2.5 關(guān)鍵詞提取

5.2.5.1 TF-IDF算法

5.2.5.2 TextRank算法

5.2.5.3 LDA算法

5.2.5.4 實(shí)戰(zhàn)：基于LDA主題模型進(jìn)行新聞關(guān)鍵詞提取

5.2.5.5 實(shí)戰(zhàn)：網(wǎng)頁(yè)相似性分析

5.2.6 文本分類

5.2.6.1 分類算法介紹

5.2.6.2 實(shí)戰(zhàn)：貝葉斯新聞分類

5.2.6.3 實(shí)戰(zhàn)：虛假評(píng)論分類

5.2.7 文本聚類

5.2.7.1 kmeans算法介紹

5.2.7.2 實(shí)戰(zhàn)：百度百科數(shù)據(jù)聚類

5.2.7.3 實(shí)戰(zhàn)：豆瓣書籍?dāng)?shù)據(jù)聚類

5.2.8 文本情感分析

5.2.8.1 基于規(guī)則的情感分析

5.2.8.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的情感分析

5.2.8.3 實(shí)戰(zhàn)：基于豆瓣電影的情感分析

5.2.8.4 實(shí)戰(zhàn)：在線情感分析系統(tǒng)