NLP文本分类与情感分析实战课程
培训对象：
AI算法工程师；NLP应用开发者；数据分析师；以及希望掌握文本分类与情感分析核心技术的技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握文本分类与情感分析的核心算法与工程实现方法。精通从传统机器学习到深度学习（CNN、RNN、BERT）的文本分类技术栈。掌握情感分析的细粒度分析方法，包括方面级情感分析、观点抽取等技术。具备独立完成舆情监控、评论分析、客户反馈分类等工业级NLP项目的全流程开发能力。
培训内容介绍：
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文本分类与情感分析概述：讲解文本分类与情感分析的基本概念、应用场景（舆情监控、电商评论分析、客户反馈分类）与技术挑战。介绍情感分析的粒度分类（篇章级、句子级、方面级）。
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文本预处理与特征工程：学习中文/英文文本的清洗、分词、去停用词、词性标注方法。掌握TF-IDF、N-Gram、词向量（Word2Vec）等特征表示技术的实现与应用。
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传统机器学习分类方法：讲解朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机（SVM）在文本分类中的原理与实现。实战基于TF-IDF+SVM的新闻分类系统。
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深度学习文本分类基础：学习使用CNN处理文本数据的原理（TextCNN），理解卷积操作如何捕捉局部语义特征。实战基于TextCNN的文本分类模型。
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RNN/LSTM文本分类：深入讲解RNN、LSTM、GRU在文本序列建模中的原理。实战基于BiLSTM的情感分析模型，捕捉上下文语义信息。
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注意力机制在文本分类中的应用：学习注意力机制的原理，理解如何让模型关注文本中的关键部分。实战基于Attention的文本分类与情感分析模型。
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BERT与预训练模型应用：深入讲解BERT的预训练任务、模型架构与微调方法。学习使用HuggingFace Transformers库加载预训练模型，完成文本分类与情感分析任务的微调。
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情感分析的细粒度分析：讲解方面级情感分析（ABSA）的原理，学习方面词提取、观点词识别、情感极性判断的联合建模方法。实战基于BERT的方面级情感分析系统。
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多标签与多层级分类：学习处理多标签文本分类问题的方法（Binary Relevance、Classifier Chains）。掌握层级文本分类（Hierarchical Classification）的技术实现。
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类别不平衡处理：讲解文本分类中的类别不平衡问题及其影响。学习过采样（SMOTE）、欠采样、代价敏感学习、Focal Loss等处理方法。
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模型解释与结果分析：学习使用SHAP、LIME、Integrated Gradients等工具解释模型预测结果。掌握错误分析的方法，通过分析误分类样本持续优化模型性能。
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完整项目实战：从数据采集、标注、预处理、模型训练、调优到部署，完成一个完整的电商评论情感分析系统或微博舆情监控系统。输出可运行的项目代码与部署方案。
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