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Corso

Introduzione all'analisi del testo in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 03/2023

Analizza i dati di testo in R usando il framework tidy.

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Descrizione del corso

Dai social media alle recensioni di prodotto, il testo è un tipo di dato sempre più importante in molte applicazioni, inclusa la marketing analytics. In molti casi, il testo sta sostituendo altre forme di dati non strutturati perché è economico e aggiornato. Tuttavia, per sfruttare al massimo tutto ciò che il testo può offrire, devi sapere come concepirlo, pulirlo, riassumerlo e modellarlo. In questo corso userai i più recenti strumenti tidy per iniziare rapidamente e con facilità a lavorare con il testo. Imparerai a manipolare e visualizzare il testo, eseguire un'analisi del sentiment e avviare e interpretare modelli di topic.

Prerequisiti

Introduction to the Tidyverse

1

Wrangling Text

Since text is unstructured data, a certain amount of wrangling is required to get it into a form where you can analyze it. In this chapter, you will learn how to add structure to text by tokenizing, cleaning, and treating text as categorical data.

Text as data

Airline tweets data

Grouped summaries

Counting categorical data

Counting user types

Summarizing user types

Tokenizing and cleaning

Tokenizing and counting

Cleaning and counting

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2

Visualizing Text

While counts are nice, visualizations are better. In this chapter, you will learn how to apply what you know from ggplot2 to tidy text data.

Plotting word counts

Visualizing complaints

Visualizing non-complaints

Improving word count plots

Adding custom stop words

Visualizing word counts using factors

Faceting word count plots

Counting by product and reordering

Visualizing word counts with facets

Plotting word clouds

Creating a word cloud

Adding a splash of color

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3

Sentiment Analysis

While word counts and visualizations suggest something about the content, we can do more. In this chapter, we move beyond word counts alone to analyze the sentiment or emotional valence of text.

Sentiment dictionaries

Counting the NRC sentiments

Visualizing the NRC sentiments

Appending dictionaries

Counting sentiment

Visualizing sentiment

Improving sentiment analysis

Practicing reshaping data

Practicing with grouped summaries

Visualizing sentiment by complaint type

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4

Topic Modeling

In this final chapter, we move beyond word counts to uncover the underlying topics in a collection of documents. We will use a standard topic model known as latent Dirichlet allocation.

Latent Dirichlet allocation

Topics as word probabilities

Summarizing topics

Visualizing topics

Document term matrices

Creating a DTM

Evaluating a DTM as a matrix

Running topic models

Fitting an LDA

Tidying LDA output

Comparing LDA output

Interpreting topics

Naming three topics

Naming four topics

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