本章學(xué)時(shí)：3學(xué)時(shí)(1)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(2)配套PPT。(3)引導(dǎo)性提問(wèn)。(4)探究性問(wèn)題。(5)拓展性問(wèn)題。1.教學(xué)目標(biāo)NLP法。2.基本要求(1)了解自然語(yǔ)言處理的基本概念。(2)了解自然語(yǔ)言處理的工具。(3)熟悉Anaconda安裝流程以及自然語(yǔ)言處理虛擬環(huán)境的創(chuàng)建方法。引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(1)什么是自然語(yǔ)言？(2)現(xiàn)實(shí)生活中存在哪些自然語(yǔ)言處理技術(shù)？(3)該如何處理自然語(yǔ)言？2.探究性問(wèn)題基礎(chǔ)上，從重點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題切入，進(jìn)行插入式提問(wèn)?；蛘呤菍?duì)引導(dǎo)式提問(wèn)中尚未涉及但在課文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(1)Python中常用自然語(yǔ)言處理庫(kù)有哪些？(2)自然語(yǔ)言處理的能夠應(yīng)用在那些場(chǎng)景？3.拓展性問(wèn)題拓展性問(wèn)題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提(1)Python語(yǔ)言用于自然語(yǔ)言處理有哪些優(yōu)勢(shì)？(2)人與機(jī)器可以對(duì)話么？主要知識(shí)點(diǎn)(1)自然語(yǔ)言處理的概念、發(fā)展歷程。(2)自然語(yǔ)言處理與新聞傳媒。(3)自然語(yǔ)言處理的工具。(4)Windows系統(tǒng)下Anaconda安裝。(5)NLP虛擬環(huán)境的創(chuàng)建流程。(1)自然語(yǔ)言處理的概念、發(fā)展歷程。(2)Windows系統(tǒng)下Anaconda安裝。(3)NLP虛擬環(huán)境的創(chuàng)建流程。NLP虛擬環(huán)境的創(chuàng)建流程。1.理論教學(xué)過(guò)程(1)自然語(yǔ)言處理的概念。(2)自然語(yǔ)言處理的發(fā)展歷程。(3)自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用場(chǎng)景。(4)自然語(yǔ)言處理的流程。(5)在Windows操作系統(tǒng)上安裝Anaconda。(6)創(chuàng)建NLP虛擬環(huán)境。2.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(1)在Windows操作系統(tǒng)上安裝Anaconda。(2)創(chuàng)建NLP虛擬環(huán)境。2.參考資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版本章學(xué)時(shí)：6學(xué)時(shí)(6)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(7)配套PPT。(8)引導(dǎo)性提問(wèn)。(9)探究性問(wèn)題。(10)拓展性問(wèn)題。3.教學(xué)目標(biāo)對(duì)超文本傳輸協(xié)議(HTTP)及其相關(guān)機(jī)制進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，包括HTTP請(qǐng)求方式與過(guò)程、常見(jiàn)HTTP狀態(tài)碼、HTTP頭部信息，以及Cookie機(jī)制。然后分別介紹爬取靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)HTTP、網(wǎng)頁(yè)解析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、逆向分析爬取和4.基本要求(4)熟悉HTTP請(qǐng)求方法與過(guò)程。(5)熟悉常見(jiàn)的HTTP狀態(tài)碼、頭字段和Cookie。(6)掌握靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的爬取方法。(7)了解靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的區(qū)別。(8)掌握逆向分析和使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的方法。5.引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(4)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)為什么可以被爬??？(5)拿到一個(gè)HTML代碼文本，如果你想獲取其中一些字段你會(huì)怎么獲取？(6)你認(rèn)為爬蟲(chóng)可以分為幾個(gè)部分？6.探究性問(wèn)題文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(3)打開(kāi)一個(gè)簡(jiǎn)單的靜態(tài)網(wǎng)站看見(jiàn)的數(shù)據(jù)會(huì)位于HTTP響應(yīng)的哪一個(gè)位置？(4)Selenium庫(kù)爬取網(wǎng)站的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？(5)Selenium庫(kù)如何快速得到想要數(shù)據(jù)？7.拓展性問(wèn)題拓展性問(wèn)題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提(3)Cookie和Session的相同點(diǎn)是什么？(4)如何規(guī)避通過(guò)訪問(wèn)頻度反爬？Selenium爬取網(wǎng)站速度？8.主要知識(shí)點(diǎn)(6)HTTP通信過(guò)程中的客戶端發(fā)起請(qǐng)求的方式與服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的過(guò)程。(7)HTTP通信過(guò)程中服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的常見(jiàn)HTTP狀態(tài)碼。(8)HTTP協(xié)議中的頭部類型與對(duì)應(yīng)類型的常用的頭字段。(9)Cookie機(jī)制的運(yùn)作原理及其作用。(10)使用Requests庫(kù)實(shí)現(xiàn)HTTP請(qǐng)求。(11)使用BeautifulSoup庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。(12)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。(13)了解靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)區(qū)別。(14)逆向分析爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(15)使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(4)HTTP通信過(guò)程中的客戶端發(fā)起請(qǐng)求的方式與服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的過(guò)程。(5)HTTP通信過(guò)程中服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的常見(jiàn)HTTP狀態(tài)碼。(6)HTTP協(xié)議中的頭部類型與對(duì)應(yīng)類型的常用的頭字段。(7)Cookie機(jī)制的運(yùn)作原理及其作用。(8)使用Requests庫(kù)實(shí)現(xiàn)HTTP請(qǐng)求。(9)使用BeautifulSoup庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。(10)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。(11)逆向分析爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(12)使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(1)HTTP通信過(guò)程中的客戶端發(fā)起請(qǐng)求的方式與服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的過(guò)程。(2)HTTP通信過(guò)程中服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的常見(jiàn)HTTP狀態(tài)碼。(3)HTTP協(xié)議中的頭部類型與對(duì)應(yīng)類型的常用的頭字段。(4)Cookie機(jī)制的運(yùn)作原理及其作用。(5)使用Requests庫(kù)實(shí)現(xiàn)HTTP請(qǐng)求。(6)使用BeautifulSoup庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。(7)逆向分析爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(8)使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。11.理論教學(xué)過(guò)程(7)介紹HTTP通信過(guò)程中的客戶端發(fā)起請(qǐng)求的方式與服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的過(guò)程。(8)介紹HTTP通信過(guò)程中服務(wù)器發(fā)送響應(yīng)的常見(jiàn)HTTP狀態(tài)碼。(9)介紹HTTP協(xié)議中的頭部類型與對(duì)應(yīng)類型的常用的頭字段。(10)介紹Cookie機(jī)制的運(yùn)作原理及其作用。(11)使用Requests庫(kù)實(shí)現(xiàn)HTTP請(qǐng)求。(12)使用BeautifulSoup庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。(13)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。(14)介紹靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)區(qū)別。(15)逆向分析爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(16)使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。12.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(3)在Windows操作系統(tǒng)上安裝Anaconda。(4)創(chuàng)建NLP虛擬環(huán)境。使用Requests庫(kù)實(shí)現(xiàn)HTTP請(qǐng)求。(5)使用BeautifulSoup庫(kù)解析網(wǎng)頁(yè)。(6)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。(7)介紹靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)區(qū)別。(8)逆向分析爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。(9)使用Selenium庫(kù)爬取動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版本章學(xué)時(shí)：12學(xué)時(shí)(11)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(12)配套PPT。(13)引導(dǎo)性提問(wèn)。(14)探究性問(wèn)題。(15)拓展性問(wèn)題。目標(biāo)詳細(xì)介紹NLTK的安裝、使用和語(yǔ)料庫(kù)獲取的方法；實(shí)現(xiàn)語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建；介紹基于規(guī)則的過(guò)實(shí)例實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化關(guān)鍵詞提取。要求(9)了解語(yǔ)料庫(kù)的基本概念、用途、類型和構(gòu)建原則。(10)了解中文分詞的基本概念和常用方法。(11)掌握中文分詞工具jieba庫(kù)的使用方法。(12)了解詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別的基本概念。(13)熟悉jieba詞性標(biāo)注的流程和命名實(shí)體識(shí)別的實(shí)現(xiàn)流程。(14)了解關(guān)鍵詞提取的基本概念。(15)掌握關(guān)鍵詞提取的方法。導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(7)語(yǔ)料庫(kù)有哪些用途？(8)分詞方法有哪些？(9)命名實(shí)體有哪些種類？(10)提取關(guān)鍵詞的常見(jiàn)方法有哪些？18.探究性問(wèn)題基礎(chǔ)上，從重點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題切入，進(jìn)行插入式提問(wèn)?；蛘呤菍?duì)引導(dǎo)式提問(wèn)中尚未涉及但在課文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(6)語(yǔ)料庫(kù)由什么組成？(7)基于規(guī)則的分詞方法有什么缺陷？(8)jieba詞性標(biāo)注的流程是什么？(9)關(guān)鍵詞提取系統(tǒng)的實(shí)用性有哪些？19.拓展性問(wèn)題(6)如何獲取在線語(yǔ)料庫(kù)？(7)如何統(tǒng)計(jì)詞頻？(8)如何改善中文命名實(shí)體識(shí)別的效果？(9)關(guān)鍵詞在新聞網(wǎng)站上有什么應(yīng)用？20.主要知識(shí)點(diǎn)(16)語(yǔ)料庫(kù)的基本概念和用途(17)語(yǔ)料庫(kù)的種類和構(gòu)建原則。(18)NLTK庫(kù)的安裝步驟。(19)NLTK庫(kù)的常用函數(shù)。(20)語(yǔ)料庫(kù)的獲取方法。(21)語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建方法。(22)中文分詞的基本概念。(23)基于規(guī)則分詞的基本概念和常用方法。(24)基于統(tǒng)計(jì)分詞的基本概念。(25)中文分詞工具jieba庫(kù)的使用方法。(26)基于jieba分詞的實(shí)現(xiàn)方法。(27)詞性標(biāo)注的基本概念。(28)jieba詞性標(biāo)注的流程。(29)命名實(shí)體識(shí)別的基本概念。(30)條件隨機(jī)場(chǎng)模型的基本原理。(31)命名實(shí)體識(shí)別的實(shí)現(xiàn)流程。(32)關(guān)鍵詞提取的基本概念。(33)常用關(guān)鍵詞提取算法。(34)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取的流程。(13)語(yǔ)料庫(kù)的種類和構(gòu)建原則。(14)NLTK庫(kù)的常用函數(shù)。(15)語(yǔ)料庫(kù)的獲取方法。(16)語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建方法。(17)中文分詞工具jieba庫(kù)的使用方法。(18)基于jieba分詞的實(shí)現(xiàn)方法。(19)jieba詞性標(biāo)注的流程。(20)命名實(shí)體識(shí)別的實(shí)現(xiàn)流程。(21)常用關(guān)鍵詞提取算法。(22)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取的流程。(1)基于規(guī)則分詞的基本概念和常用方法。(2)基于統(tǒng)計(jì)分詞的基本概念。(3)命名實(shí)體識(shí)別的基本概念。(4)條件隨機(jī)場(chǎng)模型的基本原理。(5)關(guān)鍵詞提取的基本概念。23.理論教學(xué)過(guò)程(17)語(yǔ)料庫(kù)的基本概念和用途(18)語(yǔ)料庫(kù)的種類和構(gòu)建原則。(19)NLTK庫(kù)的安裝步驟。(20)NLTK庫(kù)的常用函數(shù)。(21)語(yǔ)料庫(kù)的獲取方法。(22)語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建方法。(23)中文分詞的基本概念。(24)基于規(guī)則分詞的基本概念和常用方法。(25)基于統(tǒng)計(jì)分詞的基本概念。(26)中文分詞工具jieba庫(kù)的使用方法。(27)基于jieba分詞的實(shí)現(xiàn)方法。(28)詞性標(biāo)注的基本概念。(29)jieba詞性標(biāo)注的流程。(30)命名實(shí)體識(shí)別的基本概念。(31)條件隨機(jī)場(chǎng)模型的基本原理。(32)命名實(shí)體識(shí)別的實(shí)現(xiàn)流程。(33)關(guān)鍵詞提取的基本概念。(34)常用關(guān)鍵詞提取算法。(35)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞提取的流程。24.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(10)安裝NLTK庫(kù)。(11)獲取語(yǔ)料庫(kù)。(12)構(gòu)建語(yǔ)料。(13)基于jieba實(shí)現(xiàn)中文分詞。(14)jieba詞性標(biāo)注。(15)實(shí)現(xiàn)命名實(shí)體識(shí)別。(16)實(shí)現(xiàn)提取關(guān)鍵詞。26.參考資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版本章學(xué)時(shí)：12學(xué)時(shí)(16)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(17)配套PPT。(18)引導(dǎo)性提問(wèn)。(19)探究性問(wèn)題。(20)拓展性問(wèn)題。27.教學(xué)目標(biāo)示介紹了one-hot、BOW模型和TF-IDF3種表示方法，分布式表示介紹Word2Vec模型和Doc2Vec模型各自的兩個(gè)模型；結(jié)合代碼詳細(xì)介紹利用gensim進(jìn)行向量化的模型訓(xùn)練和應(yīng)挖掘的概念和應(yīng)用場(chǎng)景；介紹文本分類和文本聚類常用算法；介紹文本分類與聚類的步驟；最后實(shí)現(xiàn)文本分類與文本聚類對(duì)應(yīng)的Python案例，分別是新聞文本的分類和新聞文本的聚28.基本要求(16)了解文本向量化的基本概念。(17)了解文本離散表示的常用方法。(19)掌握Word2Vec和Doc2Vec模型的訓(xùn)練流程和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及文本相似度的計(jì)(20)了解文本挖掘的基本概念。(21)熟悉常用的文本分類和聚類算法。(22)掌握實(shí)現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。29.引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(11)文本向量化是什么？(12)文本挖掘包含哪些步驟？(13)目前有哪些技術(shù)用到了文本挖掘？30.探究性問(wèn)題文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(10)離散表示和分布式表示的區(qū)別是什么？(11)文本分類與普通的分類問(wèn)題的區(qū)別在哪？(12)文本聚類有哪些常用方法？(13)文本分類或聚類的具體步驟是什么？31.拓展性問(wèn)題(10)如何計(jì)算文本的相似度？(11)如何使用文本向量化進(jìn)行論文查重？32.主要知識(shí)點(diǎn)(35)文本向量化的基本概念。(36)文本離散表示的常用方法。WordVecDocVec模型訓(xùn)練的流程。(39)文本相似度的概念。(40)文本表示的概念。(41)文本相似度的常用算法。(42)文本挖掘的基本概念。(43)常用的文本分類和聚類算法。(44)文本分類和聚類的基本流程。(45)實(shí)現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。WordVecDocVec模型訓(xùn)練的流程。(25)文本相似度的常用算法。(26)常用的文本分類和聚類算法。(27)文本分類和聚類的基本流程。(2)Word2Vec和Doc2Vec模型訓(xùn)練的流程。(3)實(shí)現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。35.理論教學(xué)過(guò)程(36)文本向量化的基本概念。(37)文本離散表示的常用方法。WordVecDocVec模型訓(xùn)練的流程。(40)文本相似度的概念。(41)文本表示的概念。(42)文本相似度的常用算法。(43)文本挖掘的基本概念。(44)常用的文本分類和聚類算法。(45)文本分類和聚類的基本流程。(46)實(shí)現(xiàn)文本分類和聚類的步驟。36.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程7)使用Word2Vec訓(xùn)練詞向量。(18)使用樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn)新聞文本分類。(19)使用Kmeans實(shí)現(xiàn)新聞文本聚類。38.參考資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版40.基本要求析本章學(xué)時(shí)：9學(xué)時(shí)39.教學(xué)目標(biāo)本章使用樸素貝葉斯分類算法對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。先介紹案例的背景和數(shù)據(jù)的概況；然后介紹案例的整體流程；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析和文本預(yù)處理，并繪制詞云圖；使用樸(23)了解天問(wèn)一號(hào)事件bilibili網(wǎng)站用戶評(píng)論情感分析案例背景、數(shù)據(jù)和目標(biāo)。(24)掌握數(shù)據(jù)探索的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。(25)掌握文本預(yù)處理的方法，對(duì)文本進(jìn)行中文分詞、去停用詞等處理和向量化。(26)掌握樸素貝葉斯分類算法的使用方法，構(gòu)建分類模型和進(jìn)行模型優(yōu)化。(27)掌握分類模型評(píng)估方法，對(duì)構(gòu)建的分類模型進(jìn)行模型評(píng)估。41.引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(14)情感分析是什么？(15)情感分析有哪些用處？(16)如何判斷一段文本中所蘊(yùn)涵的情感？42.探究性問(wèn)題探究性問(wèn)題需要教師深入鉆研教材的基礎(chǔ)上精心設(shè)計(jì)，提問(wèn)的角度或者在引導(dǎo)性提問(wèn)的文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(14)有哪些方法可以判斷一段文本的情感？(15)天問(wèn)一號(hào)事件中，評(píng)論數(shù)據(jù)呈現(xiàn)什么樣變化？43.拓展性問(wèn)題拓展性問(wèn)題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提(12)還有哪些算法可以用于情感分析？(13)如何提高情感分析的準(zhǔn)確率？22.主要知識(shí)點(diǎn)(46)網(wǎng)民評(píng)論情感分析的背景。(47)評(píng)論數(shù)據(jù)的概況。(48)網(wǎng)民評(píng)論情感分析的分析目標(biāo)與流程。(49)探索評(píng)論數(shù)據(jù)的變化情況。(50)對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(51)繪制詞云圖。(52)使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分類模型。(53)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(54)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。(28)網(wǎng)民評(píng)論情感分析的分析目標(biāo)與流程。(29)探索評(píng)論數(shù)據(jù)的變化情況。(30)對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(31)繪制詞云圖。(32)使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分類模型。(33)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(34)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。(1)對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(2)使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分類模型。(3)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。50.參考資料47.理論教學(xué)過(guò)程(47)網(wǎng)民評(píng)論情感分析的背景。(48)評(píng)論數(shù)據(jù)的概況。(49)網(wǎng)民評(píng)論情感分析的分析目標(biāo)與流程。(50)探索評(píng)論數(shù)據(jù)的變化情況。(51)對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(52)繪制詞云圖。(53)使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分類模型。(54)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(55)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。48.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(1)探索評(píng)論數(shù)據(jù)的變化情況。(2)對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(3)繪制詞云圖。(4)使用樸素貝葉斯構(gòu)建情感分類模型。(5)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(6)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版本章學(xué)時(shí)：10學(xué)時(shí)(26)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(27)配套PPT。(28)引導(dǎo)性提問(wèn)。(29)探究性問(wèn)題。(30)拓展性問(wèn)題。51.教學(xué)目標(biāo)；進(jìn)行介紹；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析和文本預(yù)處理；使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型，并對(duì)模型的效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。52.基本要求(28)了解新聞文本分類案例的業(yè)務(wù)背景、數(shù)據(jù)說(shuō)明和分析目標(biāo)。(29)掌握數(shù)據(jù)探索的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的清洗和可視化展示。(30)掌握文本預(yù)處理的方法，對(duì)文本進(jìn)行基礎(chǔ)處理和向量化。(31)熟悉支持向量機(jī)分類算法，構(gòu)建分類模型和模型優(yōu)化。(32)掌握分類模型的評(píng)價(jià)方法，對(duì)構(gòu)建的分類模型進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。53.引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。(17)文本分類是什么？(18)為什么要對(duì)新聞進(jìn)行分類？54.探究性問(wèn)題基礎(chǔ)上，從重點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題切入，進(jìn)行插入式提問(wèn)?；蛘呤菍?duì)引導(dǎo)式提問(wèn)中尚未涉及但在課文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。(16)有哪些方法可以判斷新聞的類型？(17)怎么樣才能評(píng)價(jià)一個(gè)分類模型的效果？55.拓展性問(wèn)題拓展性問(wèn)題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提(14)還有哪些算法可以用于文本分類？(15)如何提高新聞分類的準(zhǔn)確率？56.主要知識(shí)點(diǎn)(55)新聞文本分類的背景。(56)新聞文本數(shù)據(jù)的概況。(57)新聞文本分類的分析目標(biāo)與流程。(58)新聞文本分類數(shù)據(jù)的采集過(guò)程。(59)探索新聞文本數(shù)據(jù)的變化情況。(60)對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(61)使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型。(62)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(1)新聞文本分類的分析目標(biāo)與流程。(2)新聞文本分類數(shù)據(jù)的采集過(guò)程。(3)探索新聞文本數(shù)據(jù)的變化情況。(4)對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(5)使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型。(6)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。(1)對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(2)使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型。59.理論教學(xué)過(guò)程(1)新聞文本分類的背景。(2)新聞文本數(shù)據(jù)的概況。(3)新聞文本分類的分析目標(biāo)與流程。(4)新聞文本分類數(shù)據(jù)的采集過(guò)程。(5)探索新聞文本數(shù)據(jù)的變化情況。(6)對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(7)使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型。(8)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。60.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(1)讀取新聞文本數(shù)據(jù)。(2)探索新聞文本數(shù)據(jù)的變化情況。(3)對(duì)新聞文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理。(4)使用支持向量機(jī)(SVM)分類算法構(gòu)建新聞分類模型。(5)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。62.參考資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版本章學(xué)時(shí)：10學(xué)時(shí)(31)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(32)配套PPT。(33)引導(dǎo)性提問(wèn)。(34)探究性問(wèn)題。(35)拓展性問(wèn)題。63.教學(xué)目標(biāo)本章使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化新聞推薦。先介紹案例的背景和數(shù)據(jù)的概況；然后介紹案例的整體流程；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理；使用基于物品的協(xié)64.基本要求(33)了解個(gè)性化新聞推薦案例的背景、數(shù)據(jù)和分析目標(biāo)。(34)掌握常用數(shù)據(jù)探索方法，探索數(shù)據(jù)的基本情況并進(jìn)行可視化展示。35)掌握常用數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，對(duì)瀏覽數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)處理。36)掌握基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法的使用方法，構(gòu)建推薦模型。37)掌握協(xié)同過(guò)濾推薦算法的評(píng)價(jià)方法，對(duì)構(gòu)建的推薦模型進(jìn)行模型評(píng)估。65.引導(dǎo)性提問(wèn)題，提問(wèn)，從而達(dá)到理解、掌握知識(shí)，發(fā)展各種能力和提高思想覺(jué)悟的目的。66.探究性問(wèn)題基礎(chǔ)上，從重點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題切入，進(jìn)行插入式提問(wèn)。或者是對(duì)引導(dǎo)式提問(wèn)中尚未涉及但在課文中又是重要的問(wèn)題加以設(shè)問(wèn)。19)怎么樣才能評(píng)價(jià)新聞的推薦效果？67.拓展性問(wèn)題拓展性問(wèn)題需要教師深刻理解教材的意義，學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)后，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)層次，提68.主要知識(shí)點(diǎn)65)個(gè)性化新聞推薦的分析目標(biāo)與流程。66)探索新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)的變化情況。對(duì)新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。68)使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦構(gòu)建個(gè)性化新聞推薦模型。個(gè)性化新聞推薦的分析目標(biāo)與流程。2)探索新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)的變化情況。3)對(duì)新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。4)使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦構(gòu)建個(gè)性化新聞推薦模型。推薦的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。1)使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦構(gòu)建個(gè)性化新聞推薦模型。對(duì)推薦的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。71.理論教學(xué)過(guò)程)新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)的概況。3)個(gè)性化新聞推薦的分析目標(biāo)與流程。4)探索新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)的變化情況。(5)對(duì)新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。(6)使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦構(gòu)建個(gè)性化新聞推薦模型。(7)對(duì)推薦的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。72.實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程(6)讀取新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)。(7)探索新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)的變化情況。(8)對(duì)新聞瀏覽記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。(9)使用基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦構(gòu)建個(gè)性化新聞推薦模型。(10)對(duì)推薦的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。74.參考資料[3]肖剛，張良均.Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)[M]．北京：人民郵電出版實(shí)現(xiàn)新聞文本分類本章學(xué)時(shí)：2學(xué)時(shí)(36)《Python自然語(yǔ)言處理入門與實(shí)戰(zhàn)》教材。(37)配套PPT