北京大学文本分析技术详解：关键领域与应用概览

文本分析相关技术概述是一门深入研究的课程，由北京大学计算机科学技术研究所的杨建武教授主讲，针对研究生群体设计，旨在全面探讨文本挖掘这一领域的各个方面及其最新发展动态。课程安排在每周四的10-12节，具体时间为18:30至21:00，地点设在文史219教室，助教王晨峰老师提供支持，其联系方式为wangchenfeng@icst.pku.edu.cn。 课程不依赖特定教材，而是推荐了几本经典的参考书籍，包括Jiawei Han和Micheline Kamber的《数据挖掘：概念和技术》（高等教育出版社2006年版），以及范明和孟小峰翻译的《数据挖掘概念与技术》（第2版，机械工业出版社2007年3月）。其他参考书目还包括Hinrich的《统计自然语言处理基础》和Ricardo Baeza-Yates和Berthier Ribeiro-Neto的《现代信息检索》。这些书籍覆盖了从基础理论到实践应用的广泛内容。 课程内容涵盖了丰富的主题，包括文本特征提取技术，如词袋模型和TF-IDF；文本检索技术，如倒排索引和布尔查询；文本自动分类和聚类，涉及机器学习算法的应用；话题检测与追踪，是文本挖掘中的热点问题；还有文档摘要、信息抽取、智能问答（QA）、Ontology（知识图谱）等高级技术。此外，半结构化文本挖掘方法和实际应用工具的介绍也是课程的重点。 评估方面，课程采用综合评价体系，50%的分数来自平时作业，包括阅读文章后的报告撰写（占10%）、系统设计与实现（占40%，包括文档、代码和演示）；剩下的50%则通过期末闭卷考试来考察学生对基本概念、原理和算法的理解，这部分测试涵盖课程所有章节的内容，且为闭卷形式，旨在检验学生的理论掌握和实际应用能力。 这门课程不仅理论深厚，而且强调实践操作，适合那些希望深入了解文本分析技术，并将其应用于实际项目中的研究生。通过这门课程，学生能够获得扎实的理论知识和实践经验，为他们在IT行业中的职业生涯打下坚实的基础。