Text Mining with R: A Tidy Approach

Text Mining with R

A Tidy Approach
 
Kiadás sorszáma: 1
Kiadó: O?Reilly
Megjelenés dátuma:
Kötetek száma: Print PDF
 
Normál ár:

Kiadói listaár:
GBP 31.99
Becsült forint ár:
15 451 Ft (14 715 Ft + 5% áfa)
Miért becsült?
 
Az Ön ára:

13 906 (13 244 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 10% (kb. 1 545 Ft)
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
 
Beszerezhetőség:

Becsült beszerzési idő: Általában 3-5 hét.
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
 
  példányt

 
 
 
 
A termék adatai:

ISBN13:9781491981658
ISBN10:1491981652
Kötéstípus:Puhakötés
Terjedelem:194 oldal
Méret:233x177x15 mm
Súly:272 g
Nyelv:angol
0
Témakör:
Hosszú leírás:

Much of the data available today is unstructured and text-heavy, making it challenging for analysts to apply their usual data wrangling and visualization tools. With this practical book, you&&&8217;ll explore text-mining techniques with tidytext, a package that authors Julia Silge and David Robinson developed using the tidy principles behind R packages like ggraph and dplyr. You&&&8217;ll learn how tidytext and other tidy tools in R can make text analysis easier and more effective.

The authors demonstrate how treating text as data frames enables you to manipulate, summarize, and visualize characteristics of text. You&&&8217;ll also learn how to integrate natural language processing (NLP) into effective workflows. Practical code examples and data explorations will help you generate real insights from literature, news, and social media.

  • Learn how to apply the tidy text format to NLP
  • Use sentiment analysis to mine the emotional content of text
  • Identify a document&&&8217;s most important terms with frequency measurements
  • Explore relationships and connections between words with the ggraph and widyr packages
  • Convert back and forth between R&&&8217;s tidy and non-tidy text formats
  • Use topic modeling to classify document collections into natural groups
  • Examine case studies that compare Twitter archives, dig into NASA metadata, and analyze thousands of Usenet messages