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Minería de texto con Bag-of-Words en R

Limpieza y preprocesamiento de texto

Este ejercicio forma parte del curso

Minería de texto con Bag-of-Words en R

IntermedioNivel de habilidad

4.9+

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En este capítulo aprenderás lo básico de cómo usar el método bag-of-words para analizar datos de texto.

Exercise 1: ¿Qué es la minería de texto?Exercise 2: Entender la minería de texto Exercise 3: Un bocado rápido de minería de texto Exercise 4: Primeros pasos Exercise 5: Carga algo de texto Exercise 6: Convierte el vector en un objeto VCorpus (1)Exercise 7: Convierte el vector en un objeto VCorpus (2)Exercise 8: Crear un VCorpus a partir de un data frame Exercise 9: Limpieza y preprocesamiento de texto

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Exercise 10: Funciones de limpieza comunes de tm Exercise 11: Limpieza con qdap Exercise 12: Todo sobre las stop words Exercise 13: Introducción al stemming y la completación de raíces Exercise 14: Lematización por raíces y recompletado en una frase Exercise 15: Aplica pasos de preprocesado a un corpus Exercise 16: La TDM y la DTM Exercise 17: Entendiendo TDM y DTM Exercise 18: Crea una matriz documento-término Exercise 19: Crea una matriz término-documento

Este capítulo te enseñará a visualizar datos de texto de forma informativa y atractiva.

Exercise 1: Visualizaciones comunes de minería de texto Exercise 2: Pon a prueba tu comprensión de la minería de texto Exercise 3: Términos frecuentes con tm Exercise 4: Términos frecuentes con qdap Exercise 5: Introducción a las nubes de palabras Exercise 6: Una nube de palabras sencilla Exercise 7: Palabras vacías y nubes de palabras Exercise 8: Dibuja la nube de palabras mejorada Exercise 9: Mejora los colores de la nube de palabras Exercise 10: Usa paletas de colores predefinidas Exercise 11: Otras nubes de palabras y redes de palabras Exercise 12: Encontrar palabras en común Exercise 13: Visualiza las palabras comunes Exercise 14: Visualiza palabras diferentes Exercise 15: Nube de etiquetas polarizada Exercise 16: Visualiza redes de palabras Exercise 17: Adelanto: agrupación simple de palabras

En este capítulo aprenderás más técnicas básicas de minería de texto basadas en el método bag of words.

Exercise 1: Agrupación simple de palabras Exercise 2: Pon a prueba tu comprensión de la minería de texto Exercise 3: Matriz de distancias y dendrograma Exercise 4: Crea un TDM apto para dendrogramas Exercise 5: Ponlo todo junto: un dendrograma basado en texto Exercise 6: Estética del dendrograma Exercise 7: Usar asociación de palabras Exercise 8: Más allá de las palabras individuales Exercise 9: Tokenización en n-gramas Exercise 10: Cambiar n-gramas Exercise 11: ¿Cómo afectan los bigramas a las nubes de palabras?Exercise 12: Criterios de frecuencia diferentes Exercise 13: Cambiar los pesos de frecuencia Exercise 14: Capturar metadatos en tm

Este capítulo reúne todo con un caso práctico de minería de texto para análisis de RR. HH.

Exercise 1: Amazon vs. Google Exercise 2: Organizar un proyecto de minería de texto Exercise 3: Paso 1: Definición del problema Exercise 4: Paso 2: Identificar las fuentes de texto Exercise 5: Paso 3: Organización del texto Exercise 6: Organización del texto Exercise 7: Trabajar con reseñas de Google Exercise 8: Pasos 4 y 5: Extracción de características y análisis Exercise 9: Extracción de características y análisis: amzn_pros Exercise 10: Extracción y análisis de características: amzn_cons Exercise 11: Dendrograma de amzn_cons Exercise 12: Asociación de palabras Exercise 13: Revisión rápida de reseñas de Google Exercise 14: ¡Duelo en la cima! Reseñas positivas de Amazon vs. Google Exercise 15: ¡Combate en jaula, parte 2! Reseñas negativas Exercise 16: Paso 6: Llega a una conclusión Exercise 17: Extrae conclusiones, ideas o recomendaciones Exercise 18: Extrae otra conclusión, insight o recomendación Exercise 19: ¡Has terminado!