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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/text-mining-analytics
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课程名称：实践文本挖掘与分析 课程概述：本课程为您提供了学习文本挖掘和分析关键组成部分的独特机会，利用真实世界的数据集和用Java编写的文本挖掘工具包。在课程中，您将获得文本预处理、情感分析和主题建模等核心文本挖掘技术的实践经验，帮助学员培养成为合格数据科学家的能力。通过将讲义与基于y-TextMiner工具包的实验课程结合，学员能够开发有趣的文本挖掘应用程序。 课程大纲： 1. 课程物流及文本挖掘工具介绍 - 描述：课程的基本结构及所用工具的介绍。 2. 文本预处理 - 描述：文本数据的准备过程，包括清洗和标准化步骤。 3. 文本分析技术 - 描述：对文本数据进行分析的方法与技巧。 4. 词项加权与文档分类 - 描述：如何给文本中的词汇分配权重，并进行文档的分类。 5. 情感分析 - 描述：分析文本中的情感倾向，了解用户情绪和态度。 6. 主题建模 - 描述：识别和提取文本数据中的主题，从而发现潜在结构。 这门课程将使学生掌握实际的文本挖掘技能，并能够在数据科学领域中应用这些技术。
Name:Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
Description:
Name:Text Preprocessing
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Name:Text Analysis Techniques
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Name:Term Weighting and Document Classification
Description:
Name:Sentiment Analysis
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Name:Topic Modeling
Description:
This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists. Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.
