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课程目录:- B9 `* d! I! m8 I$ T* G, O
1-1 什么是文本挖掘.mp44 p6 n: p8 F6 W; e: r& G' V
1-2 文本挖掘的基本流程和任务.mp4
( | \1 b% C |+ a" ]; r1 j1-3 文本挖掘的基本思路.mp4
: W3 N# p- A1 g" T: Z! G1-4 语料数据化时需要考虑的工作.mp4
& @1 c1 N5 n/ ^# K; |: W2 m2-1 Python常用IDE简介.mp49 `- a4 v8 h8 ^5 Z( H" @! w1 H
2-2 Anaconda的安装与配置.mp46 J( C; L3 l. z; T7 x1 C# ?3 G8 T
2-3 Jupyter Notebook的基本操作.mp4
( |3 c* @) T( i9 B2-4 NLTK的安装与配置.mp4 x4 k4 d6 Y: ]& O( m$ [: @
2-5 什么是语料库.mp4 | ^) c5 l8 V. O9 P" j* U5 Z% c- @
2-6 准备《射雕》语料库.mp4; ^* N |) n$ a1 ?: L
3-1 分词原理简介.mp4
) K/ Z1 w! _5 s, U' C: b# K( g3-2 结巴分词的基本用法.mp4! t0 z! Q3 x8 B
3-3 使用自定义词典和搜狗细胞词库.mp40 l5 ]# G7 ^# V S9 ?2 |, S. v
3-4 去除停用词.mp4
8 c1 x. K; m2 q3-5 词性标注及其他.mp4
% |: j& Q$ V- p4-1 词频统计.mp4- a. B1 h$ X. G* c# A* D5 Z( e
4-2 词云概述.mp4
; E% H' s# B. V8 K `4-3 wordcloud包的安装.mp4
8 N; L& K) ?: W) J4-4 绘制词云.mp4
0 o* e, O- u d" ?" ?# L4-5 设置词云背景模板.mp49 Q+ \' r7 W/ S1 h
4-6 修改词云颜色.mp4
& }8 r' V. Q% W5-1 词袋模型.mp4
0 x$ a2 {; }3 Q! i0 n, k5-2 词袋模型的gensim实现.mp4
- g9 Z! C' N0 L1 w- Q9 {5-3 用Pandas生成文档词条矩阵.mp4; t; v% D2 I' n' R% K6 ?. u
5-4 用sklearns生成文档-词条矩阵.mp4
4 T, ?% P z) |$ w$ i5-5 从词袋模型到N-gram模型.mp4
4 D1 ^0 f% P6 j3 t5-6 文本信息的分布式表示.mp4
N1 @; i2 W! b+ L5-7 共现矩阵.mp41 _4 x( f& L4 }2 j! `
5-8 NNLM模型的突破.mp4
% f+ f2 ^$ N3 ?$ [; ]' ~5-9 word2vec一出,满座皆惊.mp44 Q P$ f9 y/ W8 _* y
6-1 关键词提取的基本思路.mp4# F$ M% f$ Z4 w' x {
6-2 TF-IDF 算法.mp4
+ c3 b5 `8 t1 c9 x$ r/ J6-3 TF-IDF算法的jieba实现.mp4
# F1 V5 N( h% x' }- }/ @7 W6-4 TF-IDF算法的sklearn实现.mp42 u8 Z) Q# u- p& T2 X1 _# M
6-5 TF-IDF算法的gensim实现.mp4) J) L1 C9 ]1 O4 [& D
6-6 TextRank算法.mp4
' U" t6 Y2 J. f* e: k4 ^' L7-1 主题模型概述.mp4
, @, C) V5 g$ ?7-2 主题模型的sklearn实现.mp4. s6 p. W& [# ?; T7 U
7-3 主题模型的gensim实现.mp4
7 P p0 a$ }+ D, X$ g3 O- `2 S8-1 基本概念.mp4) r4 ~3 v7 Y$ r' f* q5 T
8-2 词条相似度:word2vec训练.mp4
9 v# ` \& n, J* g* d8 V& L8-3 词条相似度:word2vec应用.mp4
3 R; y' Q4 ^( y' l- e6 M8-4 文档相似度的词袋模型实现.mp4
* ?7 ]0 u( Q: ]+ J: g8-5 doc2vec.mp41 Y% B# r8 U2 I
8-6 文档聚类.mp4
4 V$ N9 d1 c6 j* v- T \6 k. k( x9-1 文本分类概述.mp4
( h- o/ X" B9 O% E* c7 r9-2 朴素贝叶斯算法.mp49 X+ |6 Q5 |2 ?2 y7 B
9-3 算法的sklearn实现.mp44 P. X9 E: e( W }( c% d, z y
9-4 算法的NLTK实现.mp4+ ^2 ^) j: P9 z8 {- d8 [
10-1 情感分析概述.mp4
+ }. |# Q" C7 T10-2 情感分析的词袋模型实现.mp4
% b/ K" f+ h3 X( p9 l2 T2 ~10-3 情感分析的分布式表达实现.mp4. ~$ E5 {7 @$ I! T
11-1 自动摘要的基本原理.mp4
, Q) t" P, P. S: `2 ^" |* p7 X11-2 自动摘要的效果评价.mp48 a& G& g0 d. S3 R- e8 n
11-3 自动摘要的python实现.mp4
1 ]. j' V. A6 F% X3 T12-1 RNN的基本原理.mp4
) Z8 k- y* t7 N$ V/ k# m+ _12-2 LSTM的基本原理.mp4+ J( c- i2 J; h n" v0 e, x8 w7 a
12-3 Keras+TensorFlow组合的优势.mp4
" s, W& n+ ]0 a$ b/ r' `12-4 Keras+TensorFlow组合的安装.mp4
4 W g# p8 w. E, q12-5 案例1:数据准备.mp4
2 F" g v9 j) J% \# i. `12-6 案例1:模型拟合.mp4
s0 s E( k; D# ?' X/ k* d8 W/ B12-7 案例2:数据准备.mp4
3 ?( Y$ k# y: d: Z12-8 案例2:模型拟合.mp4% h E& e+ T3 q) e! ]6 i V
Python数据分析系列视频课程--玩转文本挖掘.zip5 P( H3 ^* b# w; W$ K: g$ Z
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