课程主页: https://www.coursera.org/learn/text-mining
在当今数据驱动的时代，文本挖掘与分析技术已成为从海量文本数据中提取有用信息的重要手段。本课程《文本挖掘与分析》由Coursera提供，旨在帮助学员掌握多种文本数据的挖掘与分析技术，发现有趣的模式，提取有用的知识，并支持决策制定。
课程的结构非常清晰，分为六周的内容，每周都有针对性的主题，非常适合对自然语言处理感兴趣的同学。以下是我的课程总结和推荐理由：
课程大纲概述：
- 导论：熟悉课程结构和同学，掌握技术技能。
- 第一周：学习文本表示和自然语言处理技术的基础，主要关注词汇关联的挖掘。
- 第二周：继续学习词汇关联挖掘，开始主题分析的基础知识。
- 第三周：深入主题分析，掌握混合模型、期望最大化算法（EM）和潜在Dirichlet分配（LDA）等高级技术。
- 第四周：学习文本聚类的基本概念和主要技术，以及文本分类的相关内容。
- 第五周：继续学习文本分类和情感分析，包括对序数回归的详细介绍。
- 第六周：总结和整合文本和非文本数据的联合挖掘技巧，深入讨论不同上下文信息的分析。
推荐理由：
1. 实用性强：课程采用统计方法进行文本挖掘，适用于各种自然语言，极大地降低了人力干预的需求。
2. 结构清晰：每周都有明确的主题和目标，适合不同背景的学员逐步深入学习。
3. 重点突出：涉及情感分析、意见挖掘等实际应用，对希望从事数据分析或自然语言处理的人士尤其有帮助。
总的来说，《文本挖掘与分析》是一门内容丰富且实践性强的课程，适合所有希望掌握文本数据分析技能的人。强烈推荐给感兴趣的读者，立即注册开始学习吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/text-mining