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文本挖掘：基於R語言的整潔工具（簡體書）
商品資訊
系列名：O'Reilly精品圖書系列
ISBN13：9787111588559
出版社：機械工業出版社
作者：(美)茱莉亞‧斯拉格; (美)戴維‧羅賓遜
譯者：劉波;羅棻;唐亮貴
出版日：2018/04/08
裝訂／頁數：平裝／160頁
規格：23.3cm*17.8cm (高/寬)
版次：1
商品簡介
作者簡介
目次
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商品簡介
全書共9章，主要介紹如何使用基於R的整潔工具來進行文本分析。首先介紹了整潔文本的格式，以及如何獲取整潔文本數據集；並通過tidytext中的情感數據集來進行情緒分析；接著介紹了如何根據tf-idf統計量來識別特定文檔中的重要單詞，以及如何利用n-gram來分析文本中的文字網絡；之後介紹了如何將整潔文本轉換為文檔詞項矩陣和Corpus對象格式，並給出了主題建模的概念；後通過整合多種已知的整潔文本挖掘方法，給出了一些研究案例，這些案例涉及Twitter歸檔文件、NASA數據集以及來自新聞組的即時通信信息。
作者簡介
責任者Silge規範漢譯姓: 斯拉格 ;責任者Robinson規範漢譯姓: 羅賓遜
目次
目錄
前言1
第1章 整潔文本格式7
比較整潔文本結構與其他數據結構8
unnest_tokens函數8
整理Jane Austen的作品10
gutenbergr包13
詞頻13
總結17
第2章 基於整潔數據的情感分析18
情感數據集18
內連接的情感分析21
比較三個情感詞典24
最常見的正面單詞和負面單詞26
Wordclouds模塊 28
除單詞外的其他文本單元30
總結32
第3章 分析詞和文件頻率：tf-idf33
Jane Austen小說中的詞項頻率34
Zipf定律35
bind_tf_idf函數38
物理學語料庫41
總結45
第4章 詞之間的關係：n-gram及相關性46
n-gram詞條化46
用widyr包對單詞對計數並計算相關性60
總結66
第5章 非整潔格式轉換67
使文檔–詞項矩陣整潔67
將整潔文本數據轉換為矩陣74
總結84
第6章 主題建模85
LDA 86
示例：博大的圖書館館藏91
LDA方法的替代實現 101
總結102
第7章 案例研究：Twitter歸檔文件比較103
單詞使用情況的比較107
單詞使用情況的變化109
收藏和轉發113
總結 117
第8章 案例研究：NASA元數據挖掘118
NASA如何組織數據118
共現單詞與相關單詞123
計算描述字段的tf-idf129
總結142
第9章 案例研究：分析Usenet文本143
預處理143
新聞組中的單詞146
情感分析151
總結159
參考文獻160
前言1
第1章 整潔文本格式7
比較整潔文本結構與其他數據結構8
unnest_tokens函數8
整理Jane Austen的作品10
gutenbergr包13
詞頻13
總結17
第2章 基於整潔數據的情感分析18
情感數據集18
內連接的情感分析21
比較三個情感詞典24
最常見的正面單詞和負面單詞26
Wordclouds模塊 28
除單詞外的其他文本單元30
總結32
第3章 分析詞和文件頻率：tf-idf33
Jane Austen小說中的詞項頻率34
Zipf定律35
bind_tf_idf函數38
物理學語料庫41
總結45
第4章 詞之間的關係：n-gram及相關性46
n-gram詞條化46
用widyr包對單詞對計數並計算相關性60
總結66
第5章 非整潔格式轉換67
使文檔–詞項矩陣整潔67
將整潔文本數據轉換為矩陣74
總結84
第6章 主題建模85
LDA 86
示例：博大的圖書館館藏91
LDA方法的替代實現 101
總結102
第7章 案例研究：Twitter歸檔文件比較103
單詞使用情況的比較107
單詞使用情況的變化109
收藏和轉發113
總結 117
第8章 案例研究：NASA元數據挖掘118
NASA如何組織數據118
共現單詞與相關單詞123
計算描述字段的tf-idf129
總結142
第9章 案例研究：分析Usenet文本143
預處理143
新聞組中的單詞146
情感分析151
總結159
參考文獻160
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