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
分类模型评估指标
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze, 2008 (Cambridge University Press) - 全面阐述了文本分类及其评估指标，对于理解信息检索和自然语言处理背景下的精确率、召回率和F1分数尤其重要。
- Machine Learning, Tom M. Mitchell, 1997 (McGraw-Hill Education) - 一本机器学习基础教材，从理论角度详细解释了基本分类算法和准确率、精确率、召回率等核心模型评估指标。
- Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions, Scikit-learn developers, 2024 (Scikit-learn) - scikit-learn官方文档提供了各种分类指标的实用定义、使用示例和实现细节，包括混淆矩阵的组成部分、精确率、召回率和F1分数。