【免费下载】 《文本数据挖掘与Python应用》教材与习题源代码

简介

本仓库包含了《文本数据挖掘与Python应用》一书的教材和习题源代码。该书由刘金岭和钱升华编写，属于大数据与人工智能技术丛书系列。书中详细介绍了文本数据挖掘的各个关键步骤，包括文本预处理、特征提取、情感分析、主题建模、文本分类和关键词提取等。

内容概述

文本预处理

文本预处理是文本数据挖掘的关键步骤，涉及分词、停用词去除、词形还原、标准化等操作。

特征提取

特征提取是将文本转换为数值特征的过程，为后续的分析和建模提供基础。

情感分析

情感分析是识别文本情感倾向的任务，广泛应用于社交媒体监控、产品评论分析等领域。

主题建模

主题建模是从文本中发现隐藏的主题或话题结构的过程，有助于理解文本的内在结构。

文本分类

文本分类是将文本分为预定义类别的任务，如垃圾邮件识别、情感分类等。

关键词提取

关键词提取是从文本中提取出最具代表性的关键词或短语。常用的方法包括基于TF-IDF的关键词提取和基于文本排名的关键词提取。Python中的gensim和TextRank等库提供了关键词提取的功能。

使用说明

1. 克隆仓库：使用以下命令克隆本仓库到本地：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 安装依赖：确保你已经安装了必要的Python库，如gensim、TextRank等。可以使用以下命令安装：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行代码：根据需要运行相应的源代码文件，进行文本数据挖掘的实践和学习。

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码改进、文档更新、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。

许可证

本项目采用MIT许可证，允许自由使用和修改代码，但需保留原作者的版权声明。

联系我们

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• 邮箱：[[e-mail]]
• 作者：刘金岭、钱升华

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