Guida al text mining e alla sentiment analysis con R | Data Science Online Course by Udemy

Development Online Course by Udemy, On Sale Here

Una guida al text mining e alla sentiment analysis con R in lingua italiana

An excellent training about Data Science

Guida al text mining e alla sentiment analysis con R

Questo corso dedicato a chi si avvicina al mondo del text mining e della sentiment analysisper la prima volta, pur avendo delle basi di programmazione e analisi dati con R. Nonsi tratta di un corso divulgativo generico sul text mining e sulla sentiment analysis, ma diun corso che vuole spiegare le basi dell’analisi dei testi tramite il linguaggio di programmazione R.Se non sai ancora programmare con R, purtroppoquesto corso non quello giusto per te, ma puoi dare un’occhiata al mio corso base. Se invece stai cercando esempi e casi per capire in maniera semplice le tecniche base per effettuare un’analisi di text mining o scoprireil sentiment dei tuoi testicon R, sei nel posto giusto. R uno dei linguaggi di programmazione pi diffusi quando si parla di analisi dati, e comprende una serie di pacchetti e funzioni che possono aiutarci sia nel text mining descrittivo che nel text mining predittivo. Il text mining descrittivo “descrive” un testo a partire dalle parole che lo compongono, mentre il text mining predittivo utilizza le caratteristiche di un gruppo di testi per effettuare delle predizioni, ad esempio se un’email spam o no, oppure se un testo stato scritto o meno da un autore, oppure, per tornare alla sentiment analysis, se un commento positivo o negativo. Per prima cosa partiamo capendo come mai il text mining e la sentiment analysis sono tanto importante, e quali sono gli usi che se ne fanno, e le lingue pi analizzate (spoiler: c’ anche l’italiano).Analizzare un testo non come analizzare un dataset: il testo va prima trasformato in qualcosa che il computer possa capire: imparerai quindi le tecniche pi importanti per sintetizzare un testo, preprocessarlo, normalizzarlo e rappresentarlo. Imparerai poi a importare un documento o un corpus in R, preprocessarlo e analizzarlo, creando anche delle rappresentazioni grafiche. Oltre al pacchetto base ci sono molti pacchetti per il text mining: il pi importante per le analisi di base di sicuro tm. Una volta chiarite queste parti introduttive, ci dedichiamo alle tecniche di machine learning applicate al text mining, che ci permettono a partire da un corpus o da un testo, di effettuare delle predizioni. Uno degli strumenti per l’analisi pi interessante Twitter: in questo corso imparerai a estrarre dei tweet e ad analizzarli. Oltre ai pacchetti per il trattamento testi, come tm, e per l’estrazione dati, esistono ancora moltissimi pacchetti per il text mining che imparerai a utilizzare con questo corso, non solo per il text mining ma anche per la sentiment analysis. Vedremo quindi, dato un testo, come predire in maniera automatica tramite varie tecniche di machine learning, se il testo positivo o negativo, tramite metodi supervisionati e non supervisionati. Il corso si chiude con una parte sulla rappresentazione grafica dei testi e alcuni cenni sui metodi di analisi qualitativa CAQDAS. Attenzione, questo corso al momento non comprende una parte relativa agli esercizi, che sar aggiunta a breve con modalit che saranno chiarite nella Bonus Section

Udemy is the leading global marketplace for learning and instruction

By connecting students all over the world to the best instructors, Udemy is helping individuals reach their goals and pursue their dreams.

Study anytime, anywhere.

START HERE