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Curso

Minería de texto con Bag-of-Words en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 5/2024

Aprende la técnica de la bolsa de palabras para la minería de textos con R.

Comienza el curso gratis

RMachine Learning

4 h

15 vídeos

69 Ejercicios

5,700 XP

44,279

Certificado de logros

Preferido por estudiantes en miles de empresas

¿Formando un equipo?

Prueba para empresas

Descripción del curso

Se estima que más del 70% de la información empresarial potencialmente útil es no estructurada, a menudo en forma de datos de texto. La minería de texto ofrece un conjunto de técnicas que nos permite obtener conclusiones accionables a partir de datos no estructurados. En este curso, exploramos los fundamentos de la minería de texto usando el método bag of words. Los tres primeros capítulos presentan una variedad de temas esenciales para analizar y visualizar datos de texto. El último capítulo te permite aplicar todo lo aprendido en un caso práctico del mundo real para extraer información de reseñas de empleados de dos grandes empresas tecnológicas.

Requisitos previos

1

Primeros pasos en minería de texto con Bag-of-Words

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

¿Qué es la minería de texto?

Entender la minería de texto

Un bocado rápido de minería de texto

Primeros pasos

Carga algo de texto

Convierte el vector en un objeto VCorpus (1)

Convierte el vector en un objeto VCorpus (2)

Crear un VCorpus a partir de un data frame

Limpieza y preprocesamiento de texto

Funciones de limpieza comunes de tm

Limpieza con qdap

Todo sobre las stop words

Introducción al stemming y la completación de raíces

Lematización por raíces y recompletado en una frase

Aplica pasos de preprocesado a un corpus

La TDM y la DTM

Entendiendo TDM y DTM

Crea una matriz documento-término

Crea una matriz término-documento

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2

Nubes de palabras y otras visualizaciones interesantes

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

Visualizaciones comunes de minería de texto

Pon a prueba tu comprensión de la minería de texto

Términos frecuentes con tm

Términos frecuentes con qdap

Introducción a las nubes de palabras

Una nube de palabras sencilla

Palabras vacías y nubes de palabras

Dibuja la nube de palabras mejorada

Mejora los colores de la nube de palabras

Usa paletas de colores predefinidas

Otras nubes de palabras y redes de palabras

Encontrar palabras en común

Visualiza las palabras comunes

Visualiza palabras diferentes

Nube de etiquetas polarizada

Visualiza redes de palabras

Adelanto: agrupación simple de palabras

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3

Ampliando tus habilidades de TM

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

Agrupación simple de palabras

Pon a prueba tu comprensión de la minería de texto

Matriz de distancias y dendrograma

Crea un TDM apto para dendrogramas

Ponlo todo junto: un dendrograma basado en texto

Estética del dendrograma

Usar asociación de palabras

Más allá de las palabras individuales

Tokenización en n-gramas

Cambiar n-gramas

¿Cómo afectan los bigramas a las nubes de palabras?

Criterios de frecuencia diferentes

Cambiar los pesos de frecuencia

Capturar metadatos en tm

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4

Batalla por el talento entre los gigantes tecnológicos

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

Amazon vs. Google

Organizar un proyecto de minería de texto

Paso 1: Definición del problema

Paso 2: Identificar las fuentes de texto

Paso 3: Organización del texto

Organización del texto

Trabajar con reseñas de Google

Pasos 4 y 5: Extracción de características y análisis

Extracción de características y análisis: amzn_pros

Extracción y análisis de características: amzn_cons

Dendrograma de amzn_cons

Asociación de palabras

Revisión rápida de reseñas de Google

¡Duelo en la cima! Reseñas positivas de Amazon vs. Google

¡Combate en jaula, parte 2! Reseñas negativas

Paso 6: Llega a una conclusión

Extrae conclusiones, ideas o recomendaciones

Extrae otra conclusión, insight o recomendación

¡Has terminado!

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