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课程介绍：
自然语言处理与文本挖掘是机器学习当前最神秘，也是最具难度，在搜索引擎，语音识别，情感分析，大批量文档处理，机器翻译，自动应答等各个领域有着前程无可限量的应用。可以试想一台能理解自然语言，并且和人类能用语言纯熟交流的机器，那还能叫机器么？
文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页所产生的BBS留言、博客、微博、新闻跟贴与转贴等。此外，拥有大型呼叫中心或邮件系统的企业，call center或mail积攒下来的大量语言记录也可以通过文本挖掘获得更大价值。很多统计软件都提供了文本挖掘的功能，比如常见的数据分析软件SAS、SPSS等，以及一些语言如Python、Java，侧重点有所不同。在R语言环境下，有众多的扩展包可以解决文本挖掘问题，本门课程将对这些扩展包作详细讲解。 课程目录：
第1课 自然语言处理与文本挖掘概述，既有技术和难点，应用前景，学习线路图 第2课 R的文本挖掘包tm，基本操作介绍 第3课 其它处理文本的扩展包，与tm包结合使用的应用案例
收获预期：
熟练地使用R进行文本分析处理工作
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发表于 2019-3-27 00:07
