《文本信息处理与应用》课程面向经济统计学专业和数据科学与大数据技术专业的大二、大三学生，旨在培养学生在文本信息处理与分析挖掘方面的能力，使其能够高效处理数据库中的文本数据，并进行相应的分析、展示和挖掘。学生将学习如何进行文本的分词、可视化、关键词提取、文本向量化、情感分析、聚类、分类识别、词网络分析等技术，最终将文本信息转化为可供管理决策的知识。本课程可作为自然语言处理的前置课程，要求学生已修读概率论、统计学、机器学习及Python编程等相关课程。

与已有的同名或类似课程相比，本课程具有以下特点：

1.授课教师经验丰富：本课程的主讲教师团队由经验丰富的资深经济统计学与数据科学专业教师组成，具有丰富的教学经验和实践经验，能够为学生提供深刻的理论讲解和实际操作指导。

2.内容全面，由易到难：

基础篇：对文本信息处理与应用进行总体介绍，涵盖文本预处理、分词技术和关键词提取技术等基础内容。

文本向量化篇：详细讲解文本向量化技术，涵盖词嵌入（word embeddings）、doc2vec等方法。

文本挖掘篇：涉及文本聚类、主题模型、文本分类、情感分析及词网分析等高级文本挖掘技术。

综合实践篇：通过三个综合案例，展示如何将前述技术应用于实际问题，展示文本分析方法的实际效果与应用技巧。

前沿拓展篇：介绍文本信息处理与应用领域的最新研究成果及技术发展，帮助学习者把握前沿动态，洞察未来发展趋势。

3.理论与实践结合：本课程紧密结合理论与实践。从第2章到第10章，每一章节在介绍相关理论和方法之后，都配备了等量的实际案例和Python实践代码。通过这种方式，学习者不仅能够掌握理论知识，还能获得实际操作的技能。第11、12和13章为三个综合案例，旨在展示如何将前面章节的内容应用到实际问题中。

4.融入思政教育元素：课程特别选用大量思政文本作为分析案例，包括政策文本、地方舆情新闻及社会热点问题的相关内容。通过这些案例，帮助学生深入理解国家政策、分析地方舆情问题，并提出有针对性的改进社会问题的建议，体现教材在思想政治教育中的应用价值和教育意义。

5.丰富的教学资源：课程提供了视频讲座、阅读材料、练习题和课后小测等多种教学资源，确保学生能够全面掌握学习内容。

6.灵活的学习方式：学生可以根据个人时间安排自主学习，课程设计适应不同学习节奏的学习者，提供个性化的学习建议和资源，满足不同学习需求。

7.教师支持：专业的教师团队提供在线辅导和答疑保障，随时帮助学习者解决学习中遇到的问题。

《文本信息处理与应用》课程面向经济统计学专业和数据科学与大数据技术专业的大二、大三学生，旨在培养学生在文本信息处理与分析挖掘方面的能力，使其能够高效处理数据库中的文本数据，并进行相应的分析、展示和挖掘。学生将学习如何进行文本的分词、可视化、关键词提取、文本向量化、情感分析、聚类、分类识别、词网络分析等技术，最终将文本信息转化为可供管理决策的知识。

本课程可作为自然语言处理的前置课程，要求学生已修读概率论、统计学、机器学习及Python编程等相关课程。