Практическая работа с текстовыми базами данных и НЛП в R

Большая часть данных в мире существует в виде неструктурированного текста, от сообщений в социальных сетях до отзывов клиентов. Этот курс научит вас преобразовывать необработанный текст в полезные выводы с помощью R. Вы начнете с основных концепций обработки естественного языка (NLP) и текстового майнинга, а затем перейдете к практическим методам импорта, очистки и анализа неструктурированных данных. К концу этого курса вы сможете выполнять анализ настроений, строить предсказывающие текстовые модели и извлекать смысл из онлайн-каналов с помощью современных пакетов R. Что вы узнаете: - Понять основные концепции обработки естественного языка и рабочих процессов текстового анализа - Очистить и предварительно обработать необработанные текстовые данные с помощью современных пакетов R, таких как tidytext и stringr - Проведение исследовательского анализа данных и анализа настроений на неструктурированном тексте - Извлечение текстовых данных с веб-страниц и онлайн-источников с использованием современных методов скрапирования - Создание и оценка моделей машинного обучения для классификации текста в R - Применение токенизации, анализа частоты терминов и моделирования тем для обнаружения скрытых шаблонов Курс начинается с основных определений и ключевой терминологии, а затем переходит к практическому манипулированию текстом. Затем вы пройдете через реальные сценарии, включая веб-скрейпинг, анализ настроений и прогнозное моделирование. Этот курс предназначен для начинающих в области науки данных и программирования R, которые хотят расширить свои навыки в NLP. Не требуется предыдущий опыт работы с текстовым майнингом, хотя полезно базовое знание синтаксиса R. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу неструктурированных текстовых данных.