Python NLP实战：文本分类与情感分析，互联网应用解析

该课程名为"Python自然语言处理NLP算法课程 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"，主要涵盖了文本处理的核心技术，包括文本分类和情感分析。课程内容详细且实用，适合深入学习自然语言处理在实际场景中的应用。 第10课的重点在于： 1. **文本分类**：这是将文本按照预定义的类别进行划分的过程，例如判定垃圾邮件、网页自动分类以及搜索引擎根据用户标签进行个性化推送。文本分类涉及到特征选取和权重计算，通常使用词向量来表示文本，将其转化为向量空间中的向量。数学上，文本分类的任务被定义为一个函数，输入是文档和类别，输出是文档是否属于该类别。 2. **情感分析**：通过计算机技术分析文本中的主观情感，如评论自动分析和水军识别，帮助用户快速理解和处理带有情感色彩的信息。情感分析的目标是理解文本的情感倾向，并可能进行推理和归纳。 3. **文本表示与特征选取**：使用向量空间模型(VSM)来表示文本，特征项可以是单词、词组等，权重反映其在文档中的重要性。常见的特征选择方法包括基于文本频率（如词频）、信息增益、χ2统计量和互信息等。 4. **LDA与pLSA**：这两个主题可能是概率主题模型，如Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA)，用于发现文本中的潜在主题，也是文本特征的一种来源。 5. **分类器设计与性能评测**：课程会介绍如何设计和实现文本分类器，如使用SVM、朴素贝叶斯、决策树等，以及如何评估分类器的性能，如准确率、召回率、F1分数等。 6. **应用案例**：通过实例展示，如自动化门户系统（如百度新闻和谷歌新闻）以及评论倾向性分析，学员可以更好地理解这些理论在实际场景中的运用。 总结来说，这是一门实用性强且理论与实践相结合的课程，帮助学员掌握Python在文本分类和情感分析方面的核心技术，并能在互联网自动门户、搜索引擎优化等方面进行实际操作。