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文本分类-项目介绍

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自然语言处理(NLP)是计算机科学、人工智能和语言学交叉领域的一个子领域,它研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

NLP的目标是使计算机能够与人类自然地交流,或者处理大量的文本数据,以便从中提取有意义的信息或知识

自然语言处理对数据分析的作用主要包括:

  1. 文本挖掘: 通过对大量文本数据进行分析,可以挖掘出潜在的趋势、模式或关联。例如,分析社交媒体上的用户评论,可以得知产品或服务的普遍反馈。
  2. 情感分析: 通过分析文本内容,可以了解人们对特定主题、产品或服务的情感倾向,例如正面、负面或中立。
  3. 文档分类: NLP可以帮助自动分类大量的文档,例如将新闻文章分类为“体育”、“政治”或“娱乐”。
  4. 命名实体识别: 这项技术可以识别文本中的特定实体,如人名、地名或组织名。
  5. 话题建模: 可以从大量文本中识别出主要的话题或主题。

对于数据分析师来说,NLP提供了处理非结构化文本数据的强大工具。这对于转化这些数据为有意义的信息,进而支持决策制定过程是至关重要的。

学习目标

  • 练习数据分析

  • 了解机器学习

  • 了解自然语言处理

主要内容

  • 自然语言处理(NLP)

    分词、TF-IDF、词袋模型、机器学习

  • 讲解顺序

    词云、文本分析、文本分类

注意

本项目的文本是针对中文处理,所以难度上比英文处理大

环境版本

pandas==2.1.1

numpy==1.26.1

matplotlib==3.8.0

scikit-learn==1.3.1

scipy==1.11.3

jieba==0.42.1

 

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