AM

文本分析基礎(chǔ)

文本分析基本概念和應(yīng)用

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

概率論基本概念

概率

最大似然估計(jì)

條件概率

貝葉斯法則

隨機(jī)變量

二項(xiàng)式分布

聯(lián)合概率分布和條件概率分布

貝葉斯決策理論

期望和方差

圖靈機(jī)與文本分析

PM

文本分析詞法分析

概率語(yǔ)法

詞法分析與詞性標(biāo)注

詞頻－逆向文件頻率（TF-IDF）

Word2Vec

計(jì)數(shù)向量器

分詞器(Tokenization)

移除停用詞（StopWordsRemover）

n-gram

二值化

主成分分析（PCA）

多項(xiàng)式展開(PolynomialExpansion)

?

離散余弦變換（DCT）

字符串－索引變換（StringIndexer）

索引－字符串變換（IndexToString）

獨(dú)熱編碼（OneHotEncoder）

向量－索引變換

交互式(Interaction)

正則化(Normalizer)

規(guī)范化(StandardScaler)

最大值－最小值縮放(MinMaxScaler)

最大值－絕對(duì)值縮放(MaxAbsScaler)

AM

文本分析語(yǔ)法理論

語(yǔ)言模型

n元語(yǔ)法的基本概念

數(shù)據(jù)平滑方法

句法分析

句法結(jié)構(gòu)分析概述

基于PCFG的基本分析方法

句法規(guī)則提取方法

HP分析算法

淺層句法分析

PM

文本分析語(yǔ)義分析

語(yǔ)義計(jì)算

詞義消歧概述

有監(jiān)督的詞義消歧方法

基于貝葉斯分類器的消歧方法

基于貝葉斯分類器的消歧方法

基于詞典的詞義消歧方法

無(wú)監(jiān)督的詞義消歧方法

詞義消歧系統(tǒng)評(píng)價(jià)

語(yǔ)義角色標(biāo)注基本方法

雙語(yǔ)聯(lián)合語(yǔ)義角色標(biāo)注方法

AM

文本分析篇章分析

言語(yǔ)行為理論

中心理論

修辭結(jié)構(gòu)理論

脈絡(luò)理論

基于貝葉斯分類器的消歧方法

篇章表示理論

篇章銜接性，連續(xù)性

篇章標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)

PM

文本分析實(shí)戰(zhàn)練習(xí)

Web文本分析

知識(shí)圖譜-基于知識(shí)庫(kù)的文本分析

文本分析python實(shí)踐