Python师资培训-文本分析遇见AI 2024 new

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上课地点：在线学习，提供全部资料及授课老师答疑 讲师：陈远祥 报名时间：2024/03/18 - 2024/12/31 开课时间：12小时, 2024年4月录播
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【授课老师】

陈远祥，北京邮电大学副教授，博导。2014年毕业于北京大学，获通信与信息系统专业博士学位，2015年-2017年在北京大学做博士后研究。主要研究方向包括光无线融合技术，智能信号处理，以及基于人工智能的信号处理技术。发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。IEEE、OSA会员，Optics Express, IEEE Photonics Technology Letters，Photonics Journal，Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。


【课程大纲】

1. 文本分析概述

目标：掌握文本分析的基本概念，文本分析的发展历程，文本分析流程和挑战

1) 文本数据与文本分析

2) 自然语言处理的流派

3) 文本分析的常见应用

4) 文本分析的层次

5) 文本分析的流程

6) 文本分析的挑战

2. 文本单元的提取与标注

目标：掌握文本常用清洗方法，分词原理和方法，词性标注方法

1) 文本清洗

2) 分词

3) 词性标注

3. 文本特征的选取与表示

目标：掌握文本的常用结构化表示方法，利用多种方法实现文本特征提取，理解每种特征提取的优缺点

1) 文本向量化

2) 词袋模型

3) TF-IDF

4) Word2Vec

5) GloVe

6) Doc2vec

4. 关键词提取

目标：掌握三种关键词提取方法

1) TF-IDF

2) TextRank

3) LDA

5. 文本分析的应用

目标：掌握文本分析的常见应用，和传统的机器学习方法结合，实现文本的分类，聚类，摘要提取，情感分析等功能

1) 文字云

2) 文本分类

3) 文本聚类

4) 文本摘要

5) 情感分析

6. 基于深度学习的文本分析技术

目标：掌握最新的深度学习在文本分析中的应用，包括RNN，LSTM,CNN，注意力，Transformer等模型和机制的引入

1) RNN

2) Bi-LSTM

3) textCNN

4) GRU

5) 注意力机制

6) BERT和Transformer

7. 基于AI辅助的文本分析

目标：AI辅助文本分析，高效提取文本价值

1) 文本摘要

2) 文本翻译

3) 文本分类

4) 文本聚类

5) 情感分析



【联系方式】

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu

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