Text Mining with R 在线电子书 图书标签: R  数据科学  数据挖掘  Text  编程  统计  数据分析  社科方法   

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非常好的一本小书，大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了基本的文本处理概念，适合入门，不啰嗦、而且提供了几个完整的例子，很好学。 (1) 文本处理的处理概念：分词 (tokenization), 可以分词/词组/句子来处理. (2) 分析方法：频率，相关性，相对频率 (tf-idf), 主题聚类 (lda方法), 情感分析 (通过关键词匹配来做). 时间有限可以多看当中的图，很好理解

text mining本身的理论内容很少，主要在介绍作者开发的tidytext的R包，适合对text mining已经有些了解的人。

不论是入门R还是入门NLP都非常不错，浅显易懂易上手，条理也非常清楚

一般般，不过想要用里面技巧忽悠一下倒是很合适。

很清晰的一本简单指南，从浅入中，虽然不深，却比较明确

大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...

大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...

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大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...