課程介紹
人工智能、數據挖掘等技術用于數據分析和決策支持。機器學習是數據挖掘的主要方法之一，它是一種使獲取知識自動化的計算方法的學習，通俗地說，機器學習領域感興趣的是怎樣編寫計算機程序能夠通過案例進行模仿學習。
培訓對象
需要了解文本分析NLP技術的相關人員。
課程收益
通過文本分析核心原理精講和文本核心處理技術工具的實操練習，可以掌握文本分析關鍵技術使用，便于把文本分析技術落地到自己的工作實踐中。
知識概要
-- 文本分析基礎；
-- 文本分析詞法分析；
-- 文本分析語法理論；
-- 文本分析語義分析；
-- 文本分析篇章分析；
-- 文本分析實戰練習。
課程大綱
文本分析基礎
文本分析基本概念和應用
數學基礎
概率論基本概念
概率
最大似然估計
條件概率
貝葉斯法則
隨機變量
二項式分布
聯合概率分布和條件概率分布
貝葉斯決策理論
期望和方差
圖靈機與文本分析
文本分析詞法分析
概率語法
詞法分析與詞性標注
詞頻－逆向文件頻率（TF-IDF）
Word2Vec
計數向量器
分詞器(Tokenization)
移除停用詞（StopWordsRemover）
n-gram
二值化
主成分分析（PCA）
多項式展開(PolynomialExpansion)
離散余弦變換（DCT）
字符串－索引變換（StringIndexer）
索引－字符串變換（IndexToString）
獨熱編碼（OneHotEncoder）
向量－索引變換
交互式(Interaction)
正則化(Normalizer)
規范化(StandardScaler)
最大值－最小值縮放(MinMaxScaler)
最大值－絕對值縮放(MaxAbsScaler)
文本分析語法理論
語言模型
n元語法的基本概念
數據平滑方法
句法分析
句法結構分析概述
基于PCFG的基本分析方法
句法規則提取方法
HP分析算法
淺層句法分析
文本分析語義分析
語義計算
詞義消歧概述
有監督的詞義消歧方法
基于貝葉斯分類器的消歧方法
基于貝葉斯分類器的消歧方法
基于詞典的詞義消歧方法
無監督的詞義消歧方法
詞義消歧系統評價
語義角色標注基本方法
雙語聯合語義角色標注方法
文本分析篇章分析
言語行為理論
中心理論
修辭結構理論
脈絡理論
基于貝葉斯分類器的消歧方法
篇章表示理論
篇章銜接性，連續性
篇章標注語料庫
文本分析實戰練習
Web文本分析
知識圖譜-基于知識庫的文本分析
文本分析python實踐
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息