分词，文本分类jieba，TF-IDF，BERT

Python中CountVectorizer()、TfidfTransformer() 和 TfidfVectorizer()的关系

TfidfVectorizer().fit_transform(corpus) = TfidfTransformer().fit_transform(CountVectorizer().fit_transform(corpus))

TF-IDF算法介绍及实现

sklearn 中 CountVectorizer、TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer

鬼吹灯文本挖掘1：jieba分词和CountVectorizer向量化
鬼吹灯文本挖掘2：wordcloud 词云展示
鬼吹灯文本挖掘3：关键词提取和使用sklearn 计算TF-IDF矩阵
鬼吹灯文本挖掘4：LDA模型提取文档主题 sklearn LatentDirichletAllocation和gensim LdaModel
鬼吹灯文本挖掘5：sklearn实现文本聚类和文本分类

jieba库(jieba库的介绍以及分词原理,jieba的三种模式和常用函数,利用Jieba模块进行中文词语的统计)

朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类

NLP之文本分类：「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较

Bert中文文本多分类与传统BOW+tfidf+LR中文文本多分类对比

Bert文本分类实践（二）：魔改Bert，融合TextCNN的新思路