自然语言处理商业案例实战

Zivvs Wang 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

华小智金融科技实验室创始人

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课程简介

自然语言处理技术能够深入理解文本数据的语义内容，识别并提取出关键信息，进而实现数据的智能化分析和处理。在商业领域，这一技术被广泛应用于客户反馈分析、市场趋势预测、舆情监控、品牌声誉管理、智能客服等多个方面。通过自然语言处理技术，企业可以更加全面、深入地了解消费者需求、市场动态以及竞争对手的策略，从而制定出更加精准、有效的市场策略和产品规划。

本课程详细介绍了NLP（自然语言处理）与深度学习基础定义及关键技术，包括中文分词、命名实体识别、关键内容抽取、文本向量化、情感分析及知识图谱等，并结合实际案例展示NLP技术的实战应用。帮助学员掌握NLP技术栈，提升文本处理与分析能力，为企业的数据分析与决策提供有力支持。

课程收益

1、帮助学员全面了解自然语言处理（NLP）和深度学习的发展历程、基本原理和核心算法；

2、帮助学员掌握中文分词、命名实体识别、关键词提取等关键技术；

3、帮助学员掌握文本向量化与情感分析技能；

4、帮助学员了解NLP在金融等领域的应用

受众人群

企业领导者、产品经理、数据产品经理、运营、数据分析师，及其他对NLP感兴趣的人员

课程周期

1天（6H）

课程大纲

标题	授课内容
一、NLP和深度学习简介	1. NLP概述 (1) NLP技术的发展历程 (2) NLP与金融的关系 2. 深度学习概述 (1) 全连接神经网络 (2) 卷积神经网络 (3) 循环神经网络
二、中文分词技术	1. 规则分词 2. 统计分词 (1) 语言模型 (2) 其他统计分词方法 3. 中文分词工具Jieba
三、命名实体识别	1. 词性标注 2. 命名实体识别 (1) 基于CRF的命名实体识别 (2) 基于监督学习的命名实体识别 3. Jieba金融实体识别实战
四、海量文本关键内容抽取	1. 关键词提取 (1) TF/IDF算法 (2) TextRank算法 2. 关键主题提取 (1) LSA算法 (2) LDA算法 3. 文本聚类分析 (1) 聚类方法简历 (2) 基于K-means的文本聚类实战
五、文本向量化	1. 再论神经网络语言模型 2. 向量化模型Word2Vec (1) CBOW模型和Skip-gram模型 (2) 从词到句——Doc2Vec 3. 向量化模型实战——文本相似度计算
六、情感分析	1. 基于词典的情感分析方法 2. 基于机器学习的情感分析方法 3. 基于深度学习的情感分析方法 (1) 卷积神经网络 (2) 循环神经网络 (3) 长短期记忆网络 4. 情感分析实战 - 股吧情绪分析
七、知识图谱	1. 知识图谱简介 2. 知识图谱构建 3. 知识推理 (1) TransE算法 (2) RotatE算法
八、自然语言处理应用案例1	1. 风险评估与反欺诈 2. 股价预测 3. 媒体咨询分析和股民情感分析 4. 知识推理和企业关系挖掘
九、自然语言处理应用案例2	1. 股吧情感分析 2. Python分析财务报表（偏数据分析） 3. 上市公司年报/研报处理（偏情感分析） 4. 电商产品情感分析
十、自然语言处理应用案例3	1. 新闻聚类 2. 微博评论情感分析 3. 垃圾邮件过滤 4. 商品信息可视化与文本分析