机器读心术之文本挖掘与自然语言处理 视频教程

课程介绍：

自然语言处理是机器学习当前最神秘，最红火，最具难度，也最让引人关注的分支。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)是数据挖掘以及自然语言处理技术衍生的一个分支，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。

适用人群：

对文本挖掘与自然语言处理感兴趣者，潜在研究者，爱好者，职业方向准备转型高级数据分析师，迈向数据科学家的朋友。较好是学习过炼数成金上《机器学习》课程或具备类似能力。

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──19.机器读心术之文本挖掘与自然语言处理
• | | ├──第01课 自然语言处理与文本挖掘概述
• | | | ├──视频
• | | | ├──NLP01.pdf 2.58M
• | | | ├──形式语言与自动机理论.pdf 6.08M
• | | | └──宗成庆统计自然语言处理 .pdf 173.56M
• | | ├──第02课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除
• | | | ├──视频
• | | | ├──Error-tolerant Finite State Recognition.pdf 166.55kb
• | | | ├──NLP02.pdf 2.20M
• | | | └──Tagging with Finite-State Transducers.pdf 1.50M
• | | ├──第03课 语言模型，平滑方法
• | | | ├──视频
• | | | ├──icslp2002-srilm.pdf 48.49kb
• | | | └──NLP03.pdf 2.03M
• | | ├──第04课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM
• | | | ├──视频
• | | | ├──crf-tutorial.pdf 404.85kb
• | | | ├──nips01-discriminativegenerative.pdf 184.30kb
• | | | ├──NLP04.pdf 3.11M
• | | | ├──概率论与数理统计 第四版.pdf 32.45M
• | | | └──概率图模型原理与技术.pdf 254.84M
• | | ├──第05课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件
• | | | ├──视频
• | | | ├──EM算法详细例子及推导.pdf 161.02kb
• | | | ├──hhmm.pdf 1001.55kb
• | | | ├──htk.rar 8.43M
• | | | ├──HTK.zip 6.49M
• | | | ├──NLP05.pdf 2.22M
• | | | └──The-EM-algorithm.pdf 73.23kb
• | | ├──第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传
• | | | ├──视频
• | | | ├──Conditional Random Fields An Introduction.pdf 123.35kb
• | | | ├──crf-tutorial.pdf 404.85kb
• | | | ├──crf.pdf 173.99kb
• | | | ├──maxent.pdf 3.40M
• | | | ├──Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation.pdf 116.63kb
• | | | ├──NLP06.pdf 3.14M
• | | | └──条件随机场综述.pdf 354.99kb
• | | ├──第07课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容
• | | | ├──视频
• | | | ├──CRF++.part1.rar 10.00M
• | | | ├──CRF++.part2.rar 10.00M
• | | | ├──CRF++.part3.rar 6.81M
• | | | ├──CRF++工具包使用介绍.ppt 397.00kb
• | | | ├──CRF++使用指南.docx 60.31kb
• | | | └──NLP07.pdf 2.30M
• | | ├──第08课 句法分析找出句子的重点
• | | | ├──视频
• | | | ├──NLP08.pdf 3.19M
• | | | └──中文文本自动分词和标注_刘开瑛.pdf 3.02M
• | | ├──第09课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考
• | | | ├──视频
• | | | ├──NLP09.pdf 2.92M
• | | | └──汉语问答系统关键技术研究_吴友政.pdf 2.81M
• | | ├──第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析
• | | | ├──icwb2-data
• | | | ├──视频
• | | | ├──LDA数学八卦.pdf 2.46M
• | | | ├──NLP10.pdf 2.97M
• | | | ├──Parameter estimation for text analysis.pdf 419.62kb
• | | | ├──PLSA及EM算法-yangliuy.pdf 1.31M
• | | | ├──Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis.pdf 202.44kb
• | | | └──一种自适应词性标注方法.pdf 491.15kb
• | | ├──第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？
• | | | ├──视频
• | | | ├──A Sentimental Education Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts.pdf 264.36kb
• | | | ├──Joint Sentiment Topic Model for Sentiment Analysis.pdf 496.12kb
• | | | ├──NLP11.pdf 3.22M
• | | | ├──pcfgs.pdf 91.58kb
• | | | ├──Thumbs up Sentiment Classification using Machine Learning Techniques.pdf 195.65kb
• | | | ├──Using_appraisal_groups_for_sentiment_analysis.pdf 225.95kb
• | | | └──第11课作业素材.zip 29.08kb
• | | └──第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取
• | | | ├──视频
• | | | ├──A Hybrid Approach to Chinese Base Noun Phrase Chunking.pdf 170.95kb
• | | | ├──Catching the Drift Probabilistic Content Models, with Applications to Generation and Summarization.pdf 99.44kb
• | | | ├──Centroid-based summarization of multiple documents.pdf 441.85kb
• | | | ├──Coreference Resolution Current Trends and Future Directions.pdf 775.37kb
• | | | ├──Fast Methods for Kernel-based Text Analysis.pdf 150.96kb
• | | | ├──First-Order Probabilistic Models for Coreference Resolution.pdf 190.28kb
• | | | ├──LATENT DIRICHLET LEARNING FOR DOCUMENT SUMMARIZATION.pdf 186.53kb
• | | | ├──Layer-Based Dependency Parsing.pdf 3.28M
• | | | ├──NLP12.pdf 2.74M
• | | | ├──Non-projective Dependency Parsing using Spanning Tree Algorithms.pdf 100.44kb
• | | | ├──Online Large-Margin Training of Dependency Parsers.pdf 86.31kb
• | | | ├──Sentence Fusion for Multidocument News Summarization.pdf 1.12M
• | | | ├──Shallow Parsing with Conditional Random Fields.pdf 194.21kb
• | | | ├──Use of Support Vector Learning for Chunk Identification.pdf 271.39kb
• | | | ├──基于潜在语义分析的单文本自动摘要方法研究.pdf 7.83M
• | | | ├──基于潜在语义索引的文本摘要方法.PDF 1.78M
• | | | └──指代消解综述.pdf 371.02kb