老钱《自然语言处理》实战训练营-文本情感分析项目实践(附源码)

课程目标:掌握文本情感分析原理;掌握基于深度学习等方法的文本情感分析实践思路

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1分 共28课时,共2小时14分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握文本情感分析原理;掌握基于深度学习等方法的文本情感分析实践思路

适用人群

具备自然语言处理的基础;例如分词;熟悉Python;熟悉基本的深度学习框架Keras

课程简介

  《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例掌握《文本情感分析》

       

     文本情感分析一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速掌握文本情感分析项目。全面覆盖经典的场景,如京东评论分类,饿了么评论挖掘,覆盖多种算法,如SVM,贝叶斯,LSTM等


  课程特色   

          1.案例驱动:专题技术,完整案例;

          2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;

          3.实战指引:覆盖《文本情感分析》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《文本情感分析》建设方法论,迅速掌握文本情感分析的开发过程。包括语料库方法,传统方法,深度学习方法,是一个非常好的系统化学习过程

          


     适合人群


         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识

  

   部分课件展示:


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 具体课程大纲如下:

               

                自然语言处理进阶之句子级实践:文本情感分析

                

                1.文本情感分析概述  

                  1.文本情感分析定义与典型应用场景

                    1.文本情感分析定义

                    2.篇章级情感分类

                    3.句子级情感分类

                    4.词语的情感

                    5.情感分析应用场景

                  2.文本情感分析的难点

                  3.文本情感分析的意义

                  4.文本情感分析技术实现的一般流程

                  5.文本分类任务使用的技术有哪些

                    1.基于词典的情感分析

                    2.基于网络的分析

                    3.基于语料库与机器学习的分析方法

                    4.情感分析的底层核心:情感信息抽取

                  6.文本情感分析项目的评价方法

                

               2.文本情感分析实践-基于语料库与机器学习的分析方法-饿了么外卖评论案例分析

                  1.基于机器学习方法进行文本情感分析的过程与原理

                  2.基于机器学习方法进行文本情感分析的缺点

                  3.文本数据预处理

                  4.基于k-NN的情感极性分析建模

                  5.基于Bayes的情感极性分析建模

                  6.基于SVM的情感极性分析建模

                  7.效果对比

                  8.综合比较基于情感词典的情感极性分析与机器学习方法

                                

                3.文本情感分类实践-基于深度学习LSTM的分析方法-京东购物情感分析

          

                    1.京东电商评论情感分析-项目背景介绍

                    2.京东电商评论情感分析-数据集介绍.mp4

                    3.京东电商评论情感分析-项目流程设计

                    4.京东电商评论情感分析-LSTM文本分类原理与模型设计

                    5.京东电商评论情感分析-数据加载

                    6.京东电商评论情感分析-分词编写

                    7.京东电商评论情感分析-Word2Vec

                    8.京东电商评论情感分析-构建词典

                    9.京东电商评论情感分析-构建词典训练效果

                    10.京东电商评论情感分析-构建网络

                    11.京东电商评论情感分析-网络模型测试

                    12.京东电商评论情感分析-项目总结


第一章快速了解情感分析的基本原理与方法论
7节13分钟
1-1文本情感分析概述
03:15
1-2文本情感分析的难点
01:40
1-3文本情感分析的一般过程
02:14
1-4文本情感分析一般的流程
02:15
1-5文本情感分析一般都使用哪些技术
02:15
1-6文本情感分析的底层任务-信息抽取
01:04
1-7文本情感分析的底层任务-评价方法
01:12
第二章情感分析项目实训-外卖评论分析项目(基于传统方法)
9节57分钟
2-1饿了么外卖评论项目背景介绍
01:45
2-2外卖评论挖掘项目数据集介绍
02:21
2-3外卖评论挖掘项目架构设计
01:55
2-4外卖评论挖掘项目算法架构设计
02:03
2-5外卖评论分析项目使用的自定义的贝叶斯方法完成建模
27:18
2-6外卖评论分析项目使用的自定义的贝叶斯效果分析与代码修改
04:43
2-7外卖评论分析项目SVM算法实现
10:31
2-8外卖评论分析项目SVM测试
04:49
2-9外卖评论分析项目总结
01:42
第三章情感分析项目实训-京东购物情感分析项目(基于深度学习)
12节1小时3分钟
3-1京东电商评论情感分析-项目背景介绍 [免费试看]
01:26
3-2京东电商评论情感分析-数据集介绍
01:31
3-3京东电商评论情感分析-项目流程介绍
02:43
3-4LSTM文本分类原理与模型设计
05:01
讲师介绍
Jack Qian
讲师评分3.3分
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证讲师,Cloudera认证大数据管理员;多年大数据行业经验,原联想电商大数据平台负责人,主要科研方向为数据科学,在自然语言处理领域有资深的经验,参与过多个百亿级别得大数据项目,操作过真正得大数据集群。并拥有咨询、大数据产品设计、商务等多方面得资深经验。擅长Spark、Hadoop等平台架构,讲课风格幽默风趣、实战为主。
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