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Cours

Text mining avec sac de mots en R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 05/2024

Apprenez la technique du sac de mots pour l'exploration de textes avec R.

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RMachine Learning

4 h

15 vidéos

69 Exercices

5,700 XP

44,279

Certificat de formation

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Description du cours

On estime que plus de 70 % des informations potentiellement exploitables en entreprise sont non structurées, souvent sous forme de texte. Le text mining regroupe un ensemble de techniques permettant d’extraire des insights actionnables à partir de données non structurées. Dans ce cours, nous explorons les bases du text mining avec la méthode du sac de mots. Les trois premiers chapitres présentent des notions essentielles pour analyser et visualiser des données textuelles. Le dernier chapitre vous permet d’appliquer tout ce que vous avez appris dans une étude de cas réelle pour extraire des insights à partir d’avis d’employés de deux grandes entreprises tech.

Prérequis

1

Premiers pas en text mining avec le sac de mots

Dans ce chapitre, vous allez apprendre les bases de l’utilisation de la méthode du sac de mots pour analyser des données textuelles.

Qu’est-ce que le text mining ?

Comprendre l’exploration de texte

Un avant-goût du text mining

Premiers pas

Charger du texte

Transformer le vecteur en objet VCorpus (1)

Transformer le vecteur en objet VCorpus (2)

Créer un VCorpus à partir d’un data frame

Nettoyage et prétraitement du texte

Fonctions de nettoyage courantes de tm

Nettoyer avec qdap

Tout sur les mots vides (stop words)

Introduction à la racinisation des mots et à la complétion des racines

Racinisation et reconstitution des mots sur une phrase

Appliquer des étapes de prétraitement à un corpus

Le TDM et le DTM

Comprendre TDM et DTM

Créer une matrice document-terme

Créer une matrice terme-document

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2

Nuages de mots et autres visuels intéressants

Ce chapitre vous montrera comment visualiser des données textuelles de manière à la fois informative et engageante.

Visualisations courantes pour l’exploration de textes

Testez votre compréhension du text mining

Termes fréquents avec tm

Termes fréquents avec qdap

Introduction aux nuages de mots

Un nuage de mots simple

Mots vides et nuages de mots

Tracer un meilleur nuage de mots

Améliorer les couleurs du nuage de mots

Utiliser des palettes de couleurs prêtes à l’emploi

Autres nuages de mots et réseaux de mots

Trouver des mots communs

Visualiser les mots communs

Visualiser les mots dissemblables

Nuage de mots polarisé

Visualiser des réseaux de mots

Avant-goût : regroupement simple de mots

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3

Développer vos compétences en TM

Dans ce chapitre, vous allez découvrir d’autres techniques de text mining de base fondées sur la méthode du sac de mots.

Regroupement simple de mots

Testez votre compréhension du text mining

Matrice de distances et dendrogramme

Créer un TDM adapté au dendrogramme

Rassembler le tout : un dendrogramme basé sur du texte

Esthétique du dendrogramme

Utiliser l’association de mots

Aller au-delà des mots isolés

Tokenisation en n-grammes

Modifier les n-grammes

Comment les bigrammes influencent-ils les nuages de mots ?

Différents critères de fréquence

Modifier les pondérations de fréquence

Capturer des métadonnées dans tm

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4

La bataille des géants de la tech pour les talents

Ce chapitre réunit le tout au travers d’une étude de cas en text mining appliquée à l’analytique RH.

Amazon vs Google

Organiser un projet de text mining

Étape 1 : Définition du problème

Étape 2 : Identifier les sources de texte

Étape 3 : Organisation du texte

Organisation du texte

Travailler avec les avis Google

Étapes 4 et 5 : extraction des caractéristiques et analyse

Extraction de caractéristiques et analyse : amzn_pros

Extraction de caractéristiques et analyse : amzn_cons

amzn_cons dendrogramme

Association de mots

Revue rapide des avis sur Google

Combat en cage ! Avis pro Amazon vs Google

Duel en cage, partie 2 ! Avis négatifs

Étape 6 : Tirer une conclusion

Tirer des conclusions, des enseignements ou des recommandations

Tirez une autre conclusion, insight ou recommandation

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Text mining avec sac de mots en R

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