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《文本数据挖掘》教学大纲

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文本数据挖掘教学大纲课程名称:文本数据挖掘学分:2总学时:32 理论学时:24 实验学时:8先修课程:数据库原理与应用、Python 高级语言编程、数据结构适用专业:数据工程专业开课学期:第六学期01 课程性质、定位和教学目标课程性质:文本数据挖掘是数据工程专业的必修课程,本课程以文本数据挖掘为主要内容,讲述实现文本数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用,并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的文本数据挖掘模型。课程定位:“文本数据挖掘技术导论”是针对数据工程专业的专业技术课程,同时也是该专业的核心课程,也是本专业创业创新教育课程。在学生专业培养中起到至关重要的作用。教学目标:通过“文本数据挖掘技术导论”课程的教学,使学生理解文本数据挖掘的基本概念和方法,学习和掌握中的文本数据挖掘的经典方法。使学生能够借助 Python 高级语言编程工具进行具体文本数据的挖掘分析。02 教学内容与要求第一章绪论【教学目的与要求】了解文本挖掘研究背景、意义及国内外研究现状,掌握文本挖掘的概念,了解文本挖掘主要研究领域,了解文本挖掘在制药企业应用案例。【教学内容】1.1 文本挖掘研究背景及意义1.2 文本挖掘的国内外研究现状1.3 文本挖掘概述1.4 文本挖掘的过程1.5 文本挖掘在制药企业应用案例【教学重点与难点】重点:文本挖掘研究背景、意义国内外研究现状、文本挖掘概念难点:文本挖掘的过程【教学手段】利用网络环境、多媒体课件,案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1. 文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别?2. 目前文本挖掘的领域主要涉及到哪些?第二章文本切分及特征词选择【教学目的与要求】掌握文本数据采集的常用方法、了解中文语料库与词典,熟练掌握文本切分和文本特征词选择的方法,熟练掌握 PythonJieba 分词模块及其用法。【教学内容】2.1 文本数据采集2.2 语料库与词典简介2.3 文本切分2.4 文本特征词选择2.5PythonJieba 分词模块及其用法【教学重点与难点】重点:文本切分、文本特征词选择、PythonJieba 分词模块及其用法难点:PythonJieba 分词模块及其用法【教学手段】利用网络环境、多媒体课件,案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1 利用现代汉语语料库进行一段中文文本的汉语分词、词性自动标注、字频统计和词频统计。2 用 Python 实现双向最大匹配的算法。3 利用 jieba 进行一段中文文本的三种模式的分词。第三章文本表示模型【教学目的与要求...

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