英国文本作为数据-文档分析简介COMPSCI5096Text as data - an introduction to document analytics课程介绍

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文本作为数据-文档分析简介

COMPSCI5096

Text as data - an introduction to document analytics

学习目标

课程内容：

本课程将介绍在无监督和有监督方法中分析文本/文档所需的随机概念。课程设计为应用性质，使用各种文本分析实例，并向学生介绍用于文档处理的各种工具（如 scikit-learn 和 spaCy）。

课程目标：

本课程旨在向学生介绍语言建模、文档表示、自然语言处理、信息论、网络模型以及随机思维的一般使用（包括在 IDSS/数据基础课程中学到的概率论基础上）。这将通过一些监督和非监督文本处理和分析方法及其应用（如信息提取、问题解答、摘要和对话系统）来说明。本课程设计为应用性质，以文本分析为例，向学生介绍用于文档处理的各种工具。

学习成果：

通过本课程的学习，学生将能够：

1. 描述文本表示的经典模型，如单击编码、词包模型和语言建模序列。

2. 确定文本分析在实践中的潜在应用。

3. 描述分类、聚类和主题建模的各种常用技术，并为潜在的文档处理应用选择适当的机器学习任务。

4. 将数据表示为特征，作为机器学习模型的输入。

5. 在适当的实验设计中，根据文档处理任务的相关误差指标评估机器学习模型的质量。

6. 为文档/文本分析任务部署无监督和机器学习方法。

7. 批判性地分析和评论自然语言和文本处理学术文献的最新发展。

8. 评估并解释如何将最新研究成果恰当地应用于实际问题。

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