资源分类: 人工智能	查看预览
最近更新: 2025-05-30	文件内容: 视频+中英文字幕+配套课件
视频分辨率: 1080P 高清	文件大小: 13.93GB
视频语言: 英语	视频字幕: 中英字幕

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Python 自然语言处理训练营

使用文本处理、NLTK、情感分析和神经网络学习文本挖掘和 NLP 的基础知识

讲师：Ivo Bernardo

您将学到什么

在 Python 中处理字符串
使用自然语言工具包库
理解词向量背后的直觉
用于分析的预处理文本
理解文本矢量化
训练神经网络生成词向量
从网页获取文本数据
读取包含文本数据的文件
开发情绪分析工具
训练机器学习模型

探索相关主题

自然语言处理（NLP）
数据科学
发展

要求

互联网接入
至少具有 4 GB RAM 的计算机

描述

欢迎踏上充满活力的自然语言处理 (NLP) 和文本挖掘的首航之旅！本课程将带您零风险地（30 天退款政策）了解谷歌、亚马逊和微软等科技巨头文本数据运营的基石——基础概念。

文本挖掘已成为现代数据科学与分析的基石。这项技术的巨大飞跃使机器能够理解单词和短语，彻底改变了信息检索、翻译和文本分类等任务。我将帮助您探索这些领域，并从经典自然语言处理（NLP）的基础知识跨越到生成式人工智能工具（例如 ChatGPT）的神秘领域。

我们的旅程将从经典语言到神经网络，探索语言处理技术的演变。我们将从传统的统计方法入手，逐步深入到深度学习和神经网络的前沿领域。我希望通过理论与实践相结合，引领您探索自然语言处理 (NLP) 的世界。

如果 Python 还不是您的强项，请不要担心 – 本课程包含 Python 速成课程，可帮助您熟悉该语言并为我们将要介绍的其他主题提供必要的基础。

该课程将阐明各种关键的 NLP 概念，包括：

完成本课程后，您将掌握构建基础 NLP 应用程序的技能，并对大多数 NLP 算法背后的基本概念有深入的理解。这些知识将为您开启更深入的 NLP 研究之门，同时帮助您了解企业在发布 NLP 应用程序时所使用的策略和技术。

和我一起踏上这段激动人心的NLP之旅吧！无论您是新手，还是想要拓展视野的专家，这里都能满足您的需求。我热切期待着我们一起在课程中展开冒险！

本课程适合哪些人：

初级 Python 开发人员
经验丰富的 Python 开发人员，有兴趣学习 NLP
数据工程师
数据科学家
业务分析师

共 120 节课程 • 总时长 18 小时 6 分钟
第一章课程介绍
1. 介绍	6分51秒
2. 注意：课程于2023年期间正在进行更新	2分19秒
3. 重要讲座，不要错过这一堂。	1分37秒
第二章安装Anaconda和初始设置
1. 幻灯片设置环境	6分17秒
2. 安装Anaconda Distribution	5分26秒
3. 将环境导入Anaconda	4分26秒
4. 从零开始创建环境并安装单个库	7分4秒
5. 谷歌Colab上的替代运行笔记本	3分52秒
第三章初学者可选 Python 基础迷你课程
1. 幻灯片 Python 基础课程第一部分	9分29秒
2. 幻灯片 Python 基础课程第 2 部分	7分10秒
3. 入门指南 Jupyter Notebook 概述	15分9秒
4. 使用Python作为计算器探索整数和浮点数	12分53秒
5. 使用数学库探索Python库模块	11分46秒
6. Python 字符串和索引	12分9秒
7. Python 列表	6分10秒
8. 讨论方法和可变性属性	6分36秒
9. Python 集合	3分1秒
10. Python 字典	2分40秒
11. Python 元组	1分54秒
12. 控制流If语句	5分11秒
13. 控制流 Python 循环	4分19秒
14. Python 函数	7分14秒
15. Numpy概述	7分30秒
16. Pandas概述	5分29秒
17. 教程如何完成练习	2分22秒
18. 练习解决方案代码同步讲座	15分55秒
第四章初学者可选：基本文本处理
1. 幻灯片基本文本处理	4分41秒
2. 为什么电脑不理解我们所说的语言	6分51秒
3. 字符串索引	5分30秒
4. 合并字符串	2分17秒
5. 迭代字符串和格式化方法	8分3秒
6. 测试字符串是否在句子中并转义字符	10分16秒
7. 字符串方法 1 句子长度转换大小写方法和 IsAlpha	5分34秒
8. 字符串方法2 Split Strip 和 Join	6分7秒
9. 字符串方法3 大写替换计数查找	7分44秒
10. 练习解答代码同步讲座字符串基础	9分42秒
第五章探索NLTK自然语言工具包
1. 幻灯片：NLTK入门：分词和文本规范化	8分43秒
2. 幻灯片 NLTK 词性标注和N-gram	7分33秒
3. 章节介绍	3分49秒
4. 介绍分词和句子分词器	12分43秒
5. 单词分词示例	9分9秒
6. 清洗我们的Token 移除标点符号和转换为小写	9分38秒
7. FreqDist NLTK函数	7分1秒
8. 词干提取介绍：Porter、Lancaster和Snowball词干提取器	11分46秒
9. 词干提取应用示例	10分47秒
10. 词干提取简介	10分10秒
11. 词性 POS 标记	11分37秒
12. 训练我们自己的词性标注器第一部分	14分5秒
13. 训练我们自己的词性标注器第二部分 UniGram标注器	12分36秒
14. 训练我们自己的词性标注器第3部分双词标注器	10分8秒
15. 词形还原和词性标注	14分24秒
16. 停用词	10分12秒
17. NGrams概念	7分8秒
18. 练习解决方案代码跟随讲座 NLTK	20分1秒
第六章项目1：分析IMDB评论
1. 项目描述分析IMDB评论	3分54秒
第七章词向量直觉
1. 幻灯片词语向量直觉	11分5秒
2. 词向量介绍和创建OneHot向量	11分51秒
3. 初始化共现矩阵	7分59秒
4. 填充共现矩阵	14分9秒
5. 探索余弦相似度	9分12秒
6. 可视化词向量	5分15秒
7. 练习解决方案代码跟随讲座1词向量	12分55秒
8. 练习解决方案代码同步讲座2 词向量	8分4秒
第八章可选读取文本数据到Python
1. 将文本数据读入Python	4分29秒
2. 使用Pandas从CSV文件读取数据	9分13秒
3. 使用Python CSV读取CSV文件中的数据	4分31秒
4. 从TXT文件中读取数据	5分48秒
5. 使用Requests和BeautifulSoup抓取网页 – 维基百科示例	13分57秒
6. 使用Requests和BeautifulSoup抓取网页——Yahoo Finance示例	14分57秒
7. 抓取网页时请求错误	3分37秒
8. 使用特定库抓取网页	3分26秒
第九章连续词袋模型实现和词嵌入
1. 幻灯片神经网络定义和 Word2Vec	21分6秒
2. 连续词袋模型 CBOW 简介	11分55秒
3. CBOW 创建词汇和 OneHot 向量	11分4秒
4. CBOW 构建特征 X 和目标变量 y	14分39秒
5. 神经网络简介和图示	6分57秒
6. CBOW 训练神经网络	13分9秒
7. CBOW 获取词向量嵌入	8分40秒
8. 提取维基百科数据用于CBOW模型	10分3秒
9. 从维基百科数据构建上下文	13分15秒
10. 将单词和上下文转化为数学向量	9分23秒
11. 在维基百科数据上拟合神经网络	9分46秒
12. 神经网络性能和根据上下文预测单词	5分22秒
13. 检索词嵌入和词相似度	10分11秒
14. 加载Word2VecModel	5分38秒
15. Word2Vec 操作与向量类比	9分18秒
16. 使用PCA可视化Word2Vec向量	7分35秒
17. 练习解决方案代码跟随讲座神经网络词向量	19分40秒
第十章项目2：Python考古学家
1. 项目描述 Python考古学家	2分18秒
第11章文本表示
1. 习题解答文本表示第二部分	11分14秒
2. 幻灯片文本表示	11分38秒
3. 阅读推文文件	5分2秒
4. 二进制向量化器	16分19秒
5. 计数向量器	4分40秒
6. TFIDF 向量器	10分53秒
7. 通过词嵌入创建文档向量	10分17秒
8. 习题解答文本表示第一部分	14分4秒
第12章文本分类
1. 幻灯片文本分类	12分56秒
2. 文本分类简介和将正面负面评论加载到Python中	11分19秒
3. 文本预处理用于文本分类	8分57秒
4. 探索性数据分析对数比和词语影响	16分36秒
5. 词干提取和评论向量化	14分2秒
6. 创建WordVec特征和目标数组	8分18秒
7. 逻辑回归的直觉和手动调整权重	17分38秒
8. 训练和测试拆分	5分38秒
9. 拟合和评估模型	6分39秒
10. 获取回归影响权重的系数	4分50秒
11. 使用Word2Vec特征训练模型	7分25秒
12. 混淆矩阵示例	10分4秒
13. 朴素贝叶斯训练	5分1秒
14. 预测新评论的情感	10分2秒
15. 练习解决方案文本分类	19分31秒
第13章文本生成马尔可夫链模型
1. 幻灯片文本分类	9分46秒
2. 文本生成简介句子分词	10分7秒
3. 文本生成构建转移矩阵	12分52秒
4. 第一次尝试使用转移矩阵生成文本	7分59秒
5. 为维基百科数据创建转移矩阵	7分23秒
6. 从Wiki数据中根据前N个词生成文本	10分26秒
7. 练习题解答文本生成	16分11秒
第14章课程结束
1. 谢谢	47秒

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