Python中文自然語言處理基礎與實戰(zhàn)（教案）第8章文本分類與聚類

第頁第8章文本分類與聚類教案課程名稱：Python中文自然語言處理基礎與實戰(zhàn)課程類別：選修適用專業(yè)：人工智能類相關專業(yè)總學時：64學時（其中理論40學時，實驗24學時）總學分：4.0學分本章學時：8學時材料清單《Python中文自然語言處理基礎與實戰(zhàn)》教材。配套PPT。引導性提問。探究性問題。拓展性問題。教學目標與基本要求教學目標本章節(jié)主要介紹文本分類與聚類基本概念，以及相對應的Python實現(xiàn)。首先介紹文本挖掘的概念和應用場景。接著介紹文本分類和文本聚類常用算法。隨后介紹文本分類與聚類的步驟。最后實現(xiàn)文本分類與文本聚類對應的Python案例，分別是垃圾短信的分類和新聞文本的聚類。基本要求了解文本挖掘的基本概念。熟悉常用的文本分類和聚類算法。熟悉文本分類和聚類的基本流程。掌握實現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。問題引導性提問引導性提問需要教師根據(jù)教材內容和學生實際水平，提出問題，啟發(fā)引導學生去解決問題，提問，從而達到理解、掌握知識，發(fā)展各種能力和提高思想覺悟的目的。文本挖掘是什么？文本挖掘包含哪些步驟？目前有哪些技術用到了文本挖掘？探究性問題探究性問題需要教師深入鉆研教材的基礎上精心設計，提問的角度或者在引導性提問的基礎上，從重點、難點問題切入，進行插入式提問?；蛘呤菍σ龑教釂栔猩形瓷婕暗谡n文中又是重要的問題加以設問。文本分類與普通的分類問題的區(qū)別在哪？文本聚類有哪些常用方法？文本分類或聚類的具體步驟是什么？拓展性問題拓展性問題需要教師深刻理解教材的意義，學生的學習動態(tài)后，根據(jù)學生學習層次，提出切實可行的關乎實際的可操作問題。亦可以提供拓展資料供學生研習探討，完成拓展性問題。如何識別垃圾短信？如何自動的劃分新聞類別？主要知識點、重點與難點主要知識點文本挖掘的基本概念。常用的文本分類和聚類算法。文本分類和聚類的基本流程。實現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。重點常用的文本分類和聚類算法。文本分類和聚類的基本流程。難點實現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。教學過程設計理論教學過程文本挖掘的基本概念。常用的文本分類算法。常用的文本聚類算法。文本分類和聚類的基本流程。實現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。實驗教學過程使用樸素貝葉斯實現(xiàn)垃圾短信分類。使用Kmeans實現(xiàn)新聞文本聚類。教材與參考資料教材肖剛，張良均．Python中文自然語言處理基礎與實戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版社．2021．參考資料[1] 張良均．Python數(shù)據(jù)分析與挖掘實戰(zhàn)[M]．北京：機械工業(yè)出版社．2015．[2] 張良均．Python與數(shù)據(jù)挖掘[M]．北京：機械工業(yè)出版社．2016．[3] 宗成慶,