新闻文本特征工程实战
📚 共计 30 章节
01
新闻文本特征工程概述
什么是特征工程 · 为什么新闻文本需要特征工程 · 特征工程在NLP中的位置
入门
总览
02
文本数据采集与清洗
新闻API调用 · 网页爬虫基础 · 数据去重与清洗策略
爬虫
预处理
03
中文分词技术
jieba分词详解 · 分词模式选择 · 自定义词典与停用词
分词
jieba
04
词性标注与命名实体识别
词性标注原理 · 人名/地名/机构名识别 · 实战案例
NER
词性
05
TF-IDF特征提取
TF-IDF原理 · sklearn实现 · 新闻关键词提取实战
TF-IDF
关键词
06
词袋模型与N-gram
CountVectorizer详解 · N-gram特征构建 · 优缺点分析
BOW
N-gram
07
Word2Vec词向量
CBOW与Skip-gram · Gensim训练词向量 · 词向量可视化
Word2Vec
嵌入
08
Doc2Vec文档向量
段落向量原理 · 模型训练 · 新闻相似度计算
Doc2Vec
相似度
09
BERT预训练模型特征
HuggingFace Transformers · BERT嵌入提取 · 下游任务适配
BERT
预训练
10
文本统计特征
文本长度 · 句子数 · 标点密度 · 词汇丰富度等
统计
基础
11
情感特征提取
基于词典的情感分析 · 情感得分计算 · 情感极性分类
情感
词典
12
主题模型LDA
LDA原理 · Gensim实现 · 新闻主题聚类
LDA
主题
13
文本聚类特征
K-means文本聚类 · 轮廓系数评估 · 聚类结果分析
聚类
K-means
14
文本分类特征
朴素贝叶斯 · SVM · 逻辑回归的特征工程
分类
特征
15
特征选择方法
方差选择 · 卡方检验 · 互信息 · 基于模型的选择
选择
降维
16
特征降维
PCA主成分分析 · SVD奇异值分解 · t-SNE可视化
PCA
t-SNE
17
特征缩放与归一化
Min-Max归一化 · Z-score标准化 · 鲁棒缩放
归一化
缩放
18
时间特征提取
新闻发布时间解析 · 时间窗口特征 · 周期性特征
时间
周期
19
实体关系特征
共现矩阵 · 关联规则 · 实体关系抽取
关系
共现
20
关键词提取进阶
TextRank算法 · RAKE算法 · 关键短语提取
TextRank
RAKE
21
文本摘要特征
抽取式摘要 · 生成式摘要 · 摘要质量评估
摘要
生成
22
文本相似度特征
余弦相似度 · Jaccard相似度 · 编辑距离
相似度
距离
23
新闻标题特征
标题长度 · 标题情感 · 标题关键词密度
标题
新闻
24
新闻来源特征
媒体权威性评分 · 来源分类 · 来源地域特征
来源
媒体
25
新闻热度特征
阅读量 · 转发量 · 评论数 · 热度衰减模型
热度
衰减
26
多模态特征融合
图文特征 · 视频描述文本 · 多模态对齐
多模态
融合
27
特征存储与管理
特征存储格式 · 特征平台搭建 · 特征版本控制
存储
管理
28
特征工程自动化
AutoFE工具 · 特征生成 · 特征评估流水线
自动化
AutoFE
29
大规模特征工程
Spark处理 · 分布式特征计算 · 性能优化
Spark
分布式
30
综合实战:新闻推荐系统
特征工程全流程 · 特征重要性分析 · 模型上线
实战
推荐