趋近智
自然语言处理基本原理
章节 1: 自然语言处理基本原理与高级文本处理
自然语言处理流程
高级分词方法
词干提取与词形还原比较
文本数据中的噪声处理
停用词高级定制
文本标准化方法
动手实践：构建预处理流程
章节 2: 文本特征工程
从词袋模型到TF-IDF
计算 TF-IDF 分数
使用N-gram来获取语境信息
特征哈希简介
文本特征的降维
比较不同的文本表示方法
动手实践：生成文本特征
章节 3: 监督学习在文本分类中的应用
分类算法回顾
将分类器应用于文本数据
分类模型评估指标
交叉验证策略
文本模型的超参数调优
处理不平衡数据集
实践：构建文本分类器
章节 4: 嵌入表示与序列数据理解
基于频率的模型的局限性
分布式语义学简介
词嵌入基本原理
Word2Vec：CBOW 与 Skip-gram 模型结构
GloVe：词语的全局向量表示
词嵌入的可视化
使用预训练词嵌入模型
动手实践：使用词嵌入
章节 5: 自然语言处理中的序列模型介绍
序列感知的必要性
循环神经网络（RNN）基础
理解梯度消失问题
长短期记忆（LSTM）网络
门控循环单元 (GRUs)
将序列模型应用于文本
动手实践：构建一个简单的序列模型
处理不平衡数据集
这部分内容有帮助吗？
- SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique, Nitesh V. Chawla, Kevin W. Bowyer, Lawrence O. Hall, W. Philip Kegelmeyer, 2002 Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 16 (AI Access Foundation) DOI: 10.1613/jair.953 - 引入合成少数类过采样技术（SMOTE）以解决类不平衡问题的原创研究。
- Imbalanced Learning: Foundations, Algorithms, and Applications, Haibo He, Yunqian Ma, 2013 (Wiley-IEEE Press) DOI: 10.1002/9781118646106 - 一本全面概述不平衡数据学习相关理论、算法和应用的著作。
- imbalanced-learn: User Guide, The imbalanced-learn developers, 2024 - Python
imbalanced-learn库的官方文档，详细介绍了SMOTE、欠采样技术和管道集成等多种重采样方法。 - User Guide: Imbalanced data, The imbalanced-learn developers, 2025 - scikit-learn用户指南中讨论处理不平衡数据集的章节，包括
class_weight参数和相关评估指标。