Text Mining with R 在線電子書 圖書標籤: R  數據科學  數據挖掘  Text  編程  統計  數據分析  社科方法   

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SURVMETH 727

看到友鄰標，也湊個熱鬧。如果不做媒體大數據分析的話，其實還是蠻不實用的。

非常好的一本小書，大概1個周末能讀完，簡潔扼要介紹瞭基本的文本處理概念，適閤入門，不囉嗦、而且提供瞭幾個完整的例子，很好學。 (1) 文本處理的處理概念：分詞 (tokenization), 可以分詞/詞組/句子來處理. (2) 分析方法：頻率，相關性，相對頻率 (tf-idf), 主題聚類 (lda方法), 情感分析 (通過關鍵詞匹配來做). 時間有限可以多看當中的圖，很好理解

真好 喜歡tidytext包

很清晰的一本簡單指南，從淺入中，雖然不深，卻比較明確

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...