口碑好课| 金牌名师李御玺倾力打造文本分析项目实战

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人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。最早在1956年美国达特茅斯会议上提出，经历了一轮又一轮的发展，如今已经成为科技革命与产业变革的核心驱动力，正在对全球经济、社会治理和人民生活产生极其重要的影响。深度学习、图像识别、文本分析、语音识别等人工智能技术已经广泛应用于医疗、交通、教育、金融等各个领域。

AI听起来很高端、距离我们很遥远，其实早已“随风潜入夜，润物细无声 ”。在日常生活中几乎每天都会使用到的——Siri，就是人工智能的一种现实应用，我们都知道，平时只需要说“Hi Siri”就可以将它唤醒，后面说的话就是命令语言。那么它是如何工作的呢？通俗的来说它会根据用户输入的信息在数据库里选择匹配内容，经过一系列算法处理后返回给用户。这里主要涉及到以下技术：语音识别技术，负责将语音转换为文本；数据库，负责组织一定形式的数据；文本分析，借助文本分析模块生成的符号语言表征、合成并输出语音。

人类语言是典型的非结构化数据，怎样读懂一句话，如何理解一篇文章，怎么提炼新闻主题等等都是文本分析需要解决的问题。文本分析的作用有很多，包括情感分析、信息分类、实体识别、典型意见、文本聚类、关键词提取等等。如今的文本分析不仅可以做到对已有文字的分析，甚至还可以做到对文字的延伸，尤其是信息检索相关场景，如搜索建议（百度、Google）、广告推荐（腾讯新闻）、搜索建议、关键词推荐、文档去重、“文字云”等。

我们拿“文字云”举例，之前很多发布会PPT都有出现文字云，那么到底什么是文字云？如何制作文字云呢？“文字云”是对网络文本经过文本挖掘及可视化过程，把出现频率较高的“关键词”可视化为“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。可以说“文字云”是“关键词”的一种可视化方式。

                              

罗振宇《时间的朋友》跨年演讲，文本挖掘把网友们的高频留言筛选出来，并且通过直观的文字展现，精准的人群定位，使观众不仅感觉到高大上而且能够产生认同感。

Now！你有一个可以快速了解、学习人工智能文本分析的机会——《人工智能实战之文本分析》课程。本课程主要涵盖文本分析的基本概念(信息检索技术及文本挖掘的处理流程)、分词及词性标注、关键词的撷取、文字云(文本可视化)、文本挖掘的应用(主题归类、情绪分析、文本聚类、文本摘要)‚当然也包含最为重要的非结构转结构数据的方法(词的表示法)。在词的表示法中‚会介绍传统的词袋模型‚也会包含现今最热门的词嵌入(Word Embedding)方法：Word2Vec及Glove。学习者学会上述的理论及Python实作后，可以进一步涉猎人工智能对话机器人及客服机器人的应用及实作。

本课程为线上录播形式，随报随学并且视频可以反复观看，配合学习资料与课后作业，帮助你掌握并稳固文本分析的知识。

【课程大纲】

1.基本概念-信息检索技术(全文扫描、关键词、关键词索引)

2.基本概念-信息检索技术(逐项反转、签名文件 、向量空间模型)

3.python实操（多篇文章TF、TF*IDF）

4.文本挖掘的处理流程

5.N-Gram及分词-法则式分词法

6.N-Gram及分词-统计式分词及词性标注

7.关键词提取及用Python实作基本结巴分词

8.用Python实作进阶结巴分词及TFIDF关键词提取

9.用Python实作结巴词性标注

10.用Python实作Boson分词及词性标注

11.非结构转结构数据-词袋模型

12.非结构转结构数据-PCA& 矩阵分解

13.非结构转结构数据-Glove

14.非结构转结构数据-Word2Vec(Skip-Gram& CBOW)

15.用Python实作Word2Vec(Skip-Gram & CBOW)模型训练及使用

16.文本可视化-文字云及用Python实作文字云

17.文本挖掘的应用-文本分类及用Python实作

18.文本挖掘的应用-情绪分析及用Python实作

19.文本挖掘的应用-文本聚类及用Python实作

20.文本挖掘的应用-文本摘要及用Python实作

【授课讲师】

李御玺老师：国立台湾大学资讯工程博士，铭传大学资讯工程学系教授，铭传大学大数据研究中心主任，中华资料采矿协会理事，浙江大学城市学院客座教授，云南财经大学信息学院客座教授，厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问。其研究领域专注于大数据、数据挖掘、人工智能与文本挖掘。李博士在其相关研究领域已发表超过280篇以上的研究论文，同时也是国科会与教育部多个相关研究计划的主持人。服务过的客户包括：中国工商局、中信银行、华夏银行、招商银行、台新银行、联邦银行、新光银行、新竹国际商业银行、第一银行、永丰银行、远东银行、美商大都会人寿、嘉义基督教医院、台湾微软、苏宁云商集团、零售业如赫莲娜化妆品公司、特立和乐公司、航空公司如东方航空公司、中华航空公司、汽车行业如福特(Ford)汽车公司；政府机关如国税局、统计局等。

【课程时长】

共8小时

【适用人群】

本课程学员需要有一定的深度学习基础，适合文本挖掘工程师、数据挖掘工程师、人工智能产品经理、算法工程师、数据分析师、高校教师与相关专业学生。

【课程链接】《人工智能实战之文本分析》

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如果说2018年以前R是数据学术界的主流，那么2018年以后Python正在慢慢取代R在学术界的地位，如果想在文本分析方面有更深的发展，本课程是不二之选。

李老师课程一直非常优秀，深入浅出口碑无数。文本分析课程更是非常好。期待学习。

客观、系统以及非接触性的特征描述，结合应用场景转化，文本分析法非常适用。

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