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课程介绍：& }: Q3 v$ a, H x
自然语言处理与文本挖掘是机器学习当前最神秘，也是最具难度，在搜索引擎，语音识别，情感分析，大批量文档处理，机器翻译，自动应答等各个领域有着前程无可限量的应用。可以试想一台能理解自然语言，并且和人类能用语言纯熟交流的机器，那还能叫机器么？
9 c& o9 ~0 a9 T Q# N, {6 T文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页所产生的BBS留言、博客、微博、新闻跟贴与转贴等。此外，拥有大型呼叫中心或邮件系统的企业，call center或mail积攒下来的大量语言记录也可以通过文本挖掘获得更大价值。很多统计软件都提供了文本挖掘的功能，比如常见的数据分析软件SAS、SPSS等，以及一些语言如Python、Java，侧重点有所不同。在R语言环境下，有众多的扩展包可以解决文本挖掘问题，本门课程将对这些扩展包作详细讲解。 课程目录：+ E' B$ j7 b, N/ Y+ Z4 N: [
第1课 自然语言处理与文本挖掘概述，既有技术和难点，应用前景，学习线路图第2课 R的文本挖掘包tm，基本操作介绍第3课 其它处理文本的扩展包，与tm包结合使用的应用案例8 o5 z- a7 v- X% a7 C& O7 M# C5 n! N
收获预期：4 j2 `8 |" v+ L8 @ G# v- {2 r
熟练地使用R进行文本分析处理工作+ y. [5 Z, d, b0 Q- K$ l# {
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发表于 2022-6-28 09:30:01
