基于python的中文实体抽取及词云可视化课程设计

《基于Python的中文实体抽取和词云可视化》课程设计将介绍NLP（自然语言处理）的基本概念和中文文本处理的方法。该课程将使用Python编程语言和相关的库来实现实体抽取和词云可视化的功能。

在课程的第一部分，学生将学习如何使用Python来进行中文文本的预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。接着，课程将介绍中文实体抽取的方法，包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。学生将学习如何使用已有的中文实体识别工具或者自己构建实体抽取模型来识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体信息。

在课程的第二部分，学生将学习如何使用Python中的词云库来进行中文词云的生成和可视化。课程将介绍词频统计、词云生成和布局调整等技术，并结合实际案例进行实践操作，让学生掌握词云可视化的基本原理和方法。

通过该课程设计，学生将能够掌握使用Python进行中文文本处理的基本技能，包括分词、词性标注、实体抽取和词云可视化等。同时，学生也将了解NLP在中文文本处理领域的应用，为日后从事相关工作或研究打下坚实的基础。