课程主页: https://www.coursera.org/learn/text-mining
课程概述
在这个数字化的时代，文本数据无处不在，从社交媒体的帖子到客户评价，文本数据包含了大量的信息和知识。Coursera上开设的《文本挖掘与分析》课程为学习者提供了掌握关键的文本挖掘与分析技术的机会。课程的核心目标是让学员能够发现有趣的模式、提取有用的知识，并在决策过程中提供支持。课程强调统计方法，这些方法能够广泛应用于任何语言的文本数据，并且在处理过程中需要较少的人工干预。
该课程分为六个模块，每个模块都深入探讨了文本挖掘的不同方面，使学习者可以逐步构建知识体系。以下是课程的详细大纲：
第一周：课程导览
在这一模块中，学员将熟悉整个课程的设计、自然语言处理技术概述和文本表示的基础，是所有文本挖掘应用的基础。
第二周：词汇关联挖掘
学习词汇关联挖掘的两种基本形式，重点关注句法关系。
第三周：主题分析
深入学习主题分析，包括混合模型和期望最大化算法（EM），以及基本主题模型，如概率潜在语义分析（PLSA）和潜在狄利克雷分配（LDA）。
第四周：文本聚类和分类
学习文本聚类的基本概念和主要技术，包括评估方法，以及如何进行文本分类。
第五周：情感分析和意见挖掘
关注于情感分类的技术，如序数回归，并继续探索不同的文本分类方法。
第六周：持续的情感分析
学习潜在方面评分分析（LARA），联合挖掘文本和非文本数据的技术，以及 contextual text mining。
通过参加这个课程，学习者不仅可以掌握实用的文本分析技能，还可以提升在数据科学领域的竞争力。我认为这个课程不仅适合刚入门的学习者，还适合希望深化专业知识的从业者。总的来说，这是一个有价值且内容丰富的课程，值得参加。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/text-mining