Valentina Porcu – Text mining e sentiment analysis con R (2016)

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Valentina Porcu – Text mining e sentiment analysis con R (2016)
Italiano | 2016 | ASIN: B01M5F2L85 | 424 Pagine | AZW3/MOBI/EPUB/PDF | 19.7 MB

In questo libro ci occuperemo di esplorare l’analisi dei testi tramite il linguaggio di programmazione per l’analisi dati R. Pertanto, questo libro presuppone una conoscenza delle strutture e procedure di base di R. Cominciamo presentando in generale le tecniche di text mining e le fasi del processo di analisi. Nel Capitolo 1 vediamo le fasi di preprocessing e normalizzazione dei testi. Il Capitolo 2 affronta le prime analisi dei testi prevalentemente con il pacchetto base di R. Nel Capitolo 3 affrontiamo l’analisi di un testo e di un corpus tramite il pacchetto tm, uno dei pacchetti più importanti e utilizzati per l’analisi dei testi. Nel Capitolo 4 vediamo alcuni esempi di machine learning su testi tramite metodi supervisionati, come la regressione logistica, il Naïve Bayes, il k-nn, il Support Vector Machine, gli alberi di decisione e i network neurali; e non supervisionati come il clustering. Vediamo inoltre i topic models e l’allocazione latente di Dirichlet. Questi algoritmi predittivi utilizzati nel text mining, vengono utilizzati ad esempio per l’identificazione dello spam, il riconoscimento degli autori di un testo e il riconoscimento del sentiment di un corpus. Nel Capitolo 5 vediamo come creare un account su Twitter, e come estrarre e analizzare i tweet. Nel Capitolo 6 vediamo alcune funzioni e pacchetti specifici per la gestione delle stringhe, quindi manipolazione, sostituzione ed eliminazione di elementi all’interno dei nostri testi.

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