北京大学TextMining课程:文本挖掘技术概览与关键技术
文本挖掘技术是信息技术领域中的一个重要分支,它主要关注从大量的非结构化或半结构化的文本数据中提取有价值的信息和知识。在《TextMining01-introduction.pdf》这份文档中,作者杨建武为北京大学计算机科学技术研究所的研究生课程提供了详细的教学大纲和参考资料。 课程涵盖了文本挖掘技术的多个关键方面: 1. **第一章:引言** - 介绍了文本挖掘的基本概念和课程背景,包括其在信息时代的重要性和应用领域,如商业智能、搜索引擎优化等。这部分课程将花费2个学时,旨在为学生奠定理论基础。 2. **第二章:文本特征提取技术** - 通过学习这一章,学生将掌握如何从文本中提取关键特征,如词频、TF-IDF、n-gram等,这些是后续处理步骤的基础。 3. **第三章:文本检索技术** - 包括信息检索原理和技术,如布尔检索、倒排索引等,这是实现高效文本搜索的核心内容。 4. **第四章:文本自动分类技术** - 学生会学习如何利用机器学习算法对文本进行分类,如朴素贝叶斯、支持向量机等,以实现文本的自动分类任务。 5. **第五章:文本自动聚类技术** - 探讨如何根据文本相似性对大量文档进行分组,常用的聚类算法如k-means和层次聚类也会在此部分介绍。 6. **第六章:主题检测与文本过滤技术** - 学习如何识别文本的主题并筛选出相关信息,这对新闻聚合、垃圾邮件过滤等领域至关重要。 7. **其他章节** - 包括文档摘要、信息抽取、智能问答(QA)、知识图谱(Ontology)、半结构化文本挖掘方法以及常用工具的介绍,展示了文本挖掘的广泛应用和实践性。 课程评价体系主要包括平时作业(阅读文章报告、系统实现等,占50%)和期末闭卷考试(涵盖基本概念、算法,占50%)。通过这样的学习路径,学生将获得理论与实践相结合的能力,以便在未来的职业生涯中有效运用文本挖掘技术。
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