老钱《自然语言处理》实战训练营-文章主题特征提取项目实践(附源码)

课程目标:自然语言处理进阶-文章主题特征提取

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共21课时,共1小时39分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

自然语言处理进阶-文章主题特征提取

适用人群

自然语言处理进阶-文章主题特征提取

课程简介

《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例掌握《文章主题特征提取》

       

     文章主题特征提取一直是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向量化项目。全面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法,如TF-IDF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《文章主题特征提取》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《文章主题特征提取》建设方法论,迅速掌握文章主题特征提取的开发过程。

          

     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



课程大纲:


1.文本主题特征抽取概述  

  1.文本主题特征抽取定义与典型应用场景

    1.文本主题特征抽取定义

    2.文本主题特征抽取的应用场景

  2.文本主题特征抽取分析的难点

  3.文本主题特征抽取的意义

  4.文本主题特征抽取技术实现的一般流程

  5.文本主题特征抽取使用的技术有哪些

    1.基于统计

    2.基于图模型

    3.基于潜在语义

    4.基于线路规划

    5.深度学习与经典方法融合方法

  6.文本主题特征抽取项目评价方法



2.文本主题特征抽取实践-基于TF-IDF的今日头条新闻主题特征抽取

  1.改进TF-IDF中文网页关键词抽取算法项目背景介绍

  2.改进TF-IDF中文网页关键词抽取项目设计

  3.原始tf-idf回顾

  4.改进tf-idf算法

  5.位置加权

  6.词长加权

  5.综合加权

  6.代码实现

  7.基于改进的TF-IDF完成今日头条新闻主题特征抽取

  8.效果对比

  9.项目总结


3.文本主题特征抽取实践-基于TextRank的自动文摘生成算法

  1.自动文摘生成项目背景介绍

  2.自动文摘生成项目设计

  3.自动文摘生成用于自动文摘的过程

  3.自动文摘数据处理

  4.自动文摘分词

  5.自动文摘特征提取与向量化

  6.TextRank原理介绍

  7.TextRank建模

  7.抽取文摘句

  8.文摘形成

  9.效果对比

  10.项目总结


第一章文本主题特征抽取概述
4节12分钟
1-1文本主题特征抽取定义 [免费试看]
04:32
1-2文本主题特征抽取的难点
03:05
1-3文本主题抽取常见的流程与算法
02:28
1-4文本主题抽取的实现的评价方法
02:02
第二章基于TF-IDF的今日头条新闻主题特征抽取
7节25分钟
2-1项目背景介绍
01:41
2-2数据集介绍
00:46
2-3项目流程分析
01:57
2-4改进TF-IDF算法
02:32
2-5项目工程构建
02:33
2-6新闻主题特征提取模块实现
15:05
2-7项目总结
01:03
第三章文本主题特征抽取项目实践-自动文摘生成系统
10节1小时1分钟
3-1项目背景介绍
01:14
3-2数据集与项目架构设计
01:59
3-3使用TextRank完成短语重要性分析的原理
03:00
3-4工程构建
00:52
3-5使用TextRank获取关键词
15:36
3-6分句子
03:33
3-7获取关键词
20:36
3-8句子重要性分析
08:39
3-9编写测试代码
05:05
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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