课程介绍
欢迎学习Python文本挖掘和光学字符识别课程，这是一门全面的基于项目的课程，涵盖主题建模、新闻分类、NER、情感分析、关键词提取、车牌识别系统等内容，您将逐步学习如何使用自然语言处理执行高级文本挖掘技术。此外，您还将使用 EasyOCR 和 Tesseract 等多个 Python 库构建光学字符识别系统。OCR 系统将能够从各种文档类型和图像中提取文本。本课程完美地将文本挖掘与计算机视觉结合在一起，通过构建具有实际应用程序的复杂项目，为您提供练习编程技能的理想机会。
Published 6/2024
Created by Christ Raharja
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 22 Lectures ( 3h 52m ) | Size: 1.36 GB
在介绍课程中，您将学习文本挖掘和光学字符识别的基本基础知识，例如了解它们的用例、这些技术的工作原理、技术挑战和局限性。然后，在下一个课程中，我们将从 Kaggle 下载文本数据集，数据将包含数百甚至数千个非结构化文本。在开始项目之前，我们将学习基本的文本挖掘技术，如标记化、停用词删除、词干提取、词形还原和文本规范化。本节非常重要，因为它为您提供了对文本挖掘的基本了解。由云创源码loowp.com编辑分享。
之后，我们将开始项目部分，对于文本挖掘，我们将有八个项目，在第一个项目中，我们将为新闻文章建立命名实体识别系统，在第二个项目中，我们将为学术研究创建主题建模系统，在第三个项目中，我们将使用 TF-IDF 创建新闻文章分类和分类，在第四个项目中，我们将为研究论文建立文本摘要系统，在第五个项目中，我们将为搜索引擎优化工具创建关键字提取系统，在第六个项目中，我们将对产品评论进行情感分析，在第七个项目中，我们将构建抄袭检测工具，在最后一个项目中，我们将创建垃圾邮件分类系统。
在下一节中，我们将学习 OCR 所需的基本技术，如图像处理和感兴趣区域识别。同时，对于 OCR，我们将有三个项目，在第一个项目中，我们将建立一个汽车牌照识别系统，在第二个项目中，我们将创建一个手写识别系统，在最后一个项目中，我们将建立一个收据扫描仪系统。
首先，在开始学习之前，我们需要问自己这个问题：为什么要学习文本挖掘和光学字符识别？好吧，我的答案是：文本挖掘和光学字符识别对于将非结构化文本数据转化为有价值的见解至关重要，使企业和研究人员能够有效地分析和解释大量信息。这些技术在自动化数据提取和分析过程、减少人工工作量和提高准确性方面发挥着至关重要的作用。此外，在医疗保健、金融和法律等领域，文本挖掘和 OCR 对于管理大量文档、提取相关信息和确保遵守监管要求是必不可少的。此外，通过掌握这些技术，我们掌握了开发高级数据驱动应用程序所需的技能，最终增强了我们通过数据科学和人工智能解决复杂现实问题的能力。
以下是您可以从本课程中学习到的内容：
- 了解文本挖掘的基本原理及其用例
- 了解光学字符识别的基本原理及其用例
- 了解文本挖掘的工作原理。本节涵盖数据收集、文本预处理、特征提取、文本分析和建模。
- 了解光学字符识别的工作原理。本节介绍捕获图像、预处理、文本定位、字符分割、字符识别和输出生成
- 了解如何使用 NLTK 进行标记化和删除停用词
- 了解如何使用 NLTK 执行词干提取、词形还原和文本本地化
- 了解如何使用 Spacy 和 Flair 构建命名实体识别系统
- 了解如何使用 Gensim 和 LDA 进行主题建模
- 了解如何使用 TF-IDF 构建新闻文章分类
- 了解如何使用 Transformers 和 BART 构建文本摘要器
- 了解如何使用 Rake NLTK 和 Spacy 提取关键字
- 了解如何使用 TextBlob 和 BERT 进行情绪分析
- 了解如何使用 TF-IDF 和余弦相似度构建抄袭检测工具
- 了解如何使用支持向量机构建垃圾邮件检测工具
- 了解如何进行图像处理和识别感兴趣的区域
- 了解如何使用 EasyOCR 构建汽车牌照识别系统
- 了解如何使用 EasyOCR 构建手写识别系统
- 了解如何使用 Tesseract 构建收据扫描仪系统
你将会学到的
了解文本挖掘的基本原理及其用例
了解光学字符识别的基本原理及其用例
了解文本挖掘的工作原理。本节涵盖数据收集、文本预处理、特征提取、文本分析和建模。
了解光学字符识别的工作原理。本节涵盖图像预处理、文本定位、字符分割、字符识别
了解如何使用 NLTK 进行标记化和删除停用词
了解如何使用 NLTK 执行词干提取、词形还原和文本本地化
了解如何使用 Spacy 和 Flair 构建命名实体识别系统
了解如何使用 Gensim 和 LDA 进行主题建模
了解如何使用 TF-IDF 构建新闻文章分类
了解如何使用 Transformers 和 BART 构建文本摘要器
了解如何使用 Rake NLTK 和 Spacy 提取关键字
了解如何使用 TextBlob 和 BERT 进行情绪分析
了解如何使用 TF-IDF 和余弦相似度构建抄袭检测工具
了解如何使用支持向量机构建垃圾邮件检测工具
了解如何进行图像处理和识别感兴趣的区域
了解如何使用 EasyOCR 构建汽车牌照识别系统
了解如何使用 EasyOCR 构建手写识别系统
了解如何使用 Tesseract 构建收据扫描仪系统
此课程面向哪些人：
- 对文本挖掘感兴趣的人
- 有兴趣了解光学字符识别的人
