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第1章手工實現(xiàn)文本特征向量化
視頻：1-1 解析數(shù)據(jù)文件(12:10)
視頻：1-2 處理數(shù)據(jù)缺失值（1）(15:46)
視頻：1-3 處理數(shù)據(jù)缺失值（2）(07:02)
視頻：1-4 不均衡數(shù)據(jù)歸一化處理(11:36)
視頻：1-5 相似度計算(12:58)
視頻：1-6 特征詞轉化文本向量(11:18)
視頻：1-7 詞集模型-獲取詞列表(09:39)
視頻：1-8 詞集模型與詞袋模型(15:57)
視頻：1-9 30萬新聞文本特征向量化(08:10)

第2章 Gensim實現(xiàn)文本特征向量化
視頻：2-1 Gensim介紹(02:33)
視頻：2-2 Gensim構建語料詞典（1）(12:48)
視頻：2-3 Gensim構建語料詞典（2）(05:48)
視頻：2-4 Gensim統(tǒng)計詞頻特征(05:49)
視頻：2-5 Gensim計算TT-IDF（1）(11:12)
視頻：2-6 Gensim計算TF-IDF（2）(04:24)
視頻：2-7 LSA潛在語義分析-加載數(shù)據(jù)（1）(06:21)
視頻：2-8 LSA潛在語義分析-生成主題模型（2）(10:09)
視頻：2-9 LDA隱含狄利克雷分布(1)(10:36)
視頻：2-10 LDA隱含狄利克雷分布(2)(02:18)
視頻：2-11 RP生成隨機映射(05:10)
視頻：2-12 HDP分層狄利克雷過程(05:16)
視頻：2-13 Gensim實現(xiàn)新聞文本特征向量化（1）(08:24)
視頻：2-14 Gensim實現(xiàn)新聞文本特征向量化（2）(07:42)
視頻：2-15 Gensim實現(xiàn)新聞文本特征向量化（3）(11:11)
視頻：2-16 Gensim實現(xiàn)新聞文本特征向量化（4）(02:02)

伏草惟存

算法工程師

現(xiàn)任職于某科研院所，研究方向是自然語言處理和機器學習。曾參與國家自然基金項目1項，省級科研項目7項，發(fā)表論文多篇。多年來一直從事科研及項目開發(fā)，阿里云認證技術專家，曾出版專著《自然語言處理理論與實戰(zhàn)》。

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