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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

第1章：文本挖掘概述
第2章：磨刀不誤砍柴工
第3章：分詞
第4章：詞云展示
第5章：文檔信息的向量化
第6章：關(guān)鍵詞提取
第7章：抽取文本主題
第8章：文本相似度
第9章：文檔分類
第10章：情感分析
第10章：自動(dòng)摘要
第11章：自動(dòng)寫作
第1章文本挖掘概述
1-1什么是文本挖掘
1-2文本挖掘的基本流程和任務(wù)
1-3文本挖掘的基本思路
1-4語料數(shù)據(jù)化時(shí)需要考慮的工作
第2章磨刀不誤砍柴工
2-1Python常用IDE簡介
2-2Anaconda的安裝與配置
2-3Jupyter Notebook的基本操作
2-4NLTK的安裝與配置
2-5什么是語料庫
2-6準(zhǔn)備《射雕》語料庫
第3章分詞
3-1分詞原理簡介
3-2結(jié)巴分詞的基本用法
3-3使用自定義詞典和搜狗細(xì)胞詞庫
3-4去除停用詞
3-5詞性標(biāo)注及其他
第4章詞云展示
4-1詞頻統(tǒng)計(jì)
4-2詞云概述
4-3wordcloud包的安裝
4-4繪制詞云
4-5設(shè)置詞云背景模板
4-6修改詞云顏色
第5章文本信息的向量化
5-1詞袋模型
5-2詞袋模型的gensim實(shí)現(xiàn)
5-3用Pandas生成文檔詞條矩陣
5-4用sklearns生成文檔-詞條矩陣
5-5從詞袋模型到N-gram模型
5-6文本信息的分布式表示
5-7共現(xiàn)矩陣
5-8NNLM模型的突破
5-9word2vec一出，滿座皆驚
第6章關(guān)鍵詞提取
6-1關(guān)鍵詞提取的基本思路
6-2TF-IDF 算法
6-3TF-IDF算法的jieba實(shí)現(xiàn)
6-4TF-IDF算法的sklearn實(shí)現(xiàn)
6-5TF-IDF算法的gensim實(shí)現(xiàn)
6-6TextRank算法
第7章抽取文檔主題
7-1主題模型概述
7-2主題模型的sklearn實(shí)現(xiàn)
7-3主題模型的gensim實(shí)現(xiàn)
第8章文檔相似度
8-1基本概念
8-2詞條相似度：word2vec訓(xùn)練
8-3詞條相似度：word2vec應(yīng)用
8-4文檔相似度的詞袋模型實(shí)現(xiàn)
8-5doc2vec
8-6文檔聚類
第9章文本分類
9-1文本分類概述
9-2樸素貝葉斯算法
9-3算法的sklearn實(shí)現(xiàn)
9-4算法的NLTK實(shí)現(xiàn)
第10章情感分析
10-1情感分析概述
10-2情感分析的詞袋模型實(shí)現(xiàn)
10-3情感分析的分布式表達(dá)實(shí)現(xiàn)
第11章自動(dòng)摘要
11-1自動(dòng)摘要的基本原理
11-2自動(dòng)摘要的效果評(píng)價(jià)
11-3自動(dòng)摘要的python實(shí)現(xiàn)
第12章文本自動(dòng)寫作
12-1RNN的基本原理
12-2LSTM的基本原理
12-3Keras+TensorFlow組合的優(yōu)勢
12-4Keras+TensorFlow組合的安裝
12-5案例1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
12-6案例1：模型擬合
12-7案例2：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備