강의
R을 활용한 감성 분석
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 5.
RMachine Learning4시간14 동영상52 연습 문제4,200 XP14,084성취 증명서
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텍스트 마이닝 역량을 확장하세요
텍스트 마이닝 툴킷에 감성 분석을 추가하세요! 감성 분석은 마케팅, 정치, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 텍스트 마이너들이 활용합니다. 이 강의에서는 긍정적이고 부정적인 언어, 구체적인 감정 의도, 그리고 설득력 있는 시각화를 식별하는 방법을 배우게 됩니다. qdap의 sentiment 함수를 사용한 극성 점수 매기기 소개로 시작하고, 그 과정에서 Zipf의 법칙과 주관성 어휘집에 대한 이해를 쌓게 됩니다.Tidytext를 사용하여 감성 분석 수행하기
감정과 이를 표현하는 언어는 복잡하고 미묘합니다. 언어학, 사회학, 심리학은 물론 문화와 속어를 기반으로 합니다. 이 강의의 두 번째 장에서는 플루칙의 감정의 바퀴를 사용해 이러한 어려움을 헤쳐 나가고, Tidyverse의 Tidytext를 활용해 작업을 체계적으로 정리하는 방법을 알려드립니다.감성 분석 시각화로 인사이트를 강화하세요
감성 분석을 명확한 데이터 시각화로 전환하면 더 분명한 스토리를 만들고 인사이트를 비즈니스 전반과 공유하는 데 도움이 됩니다. 이 강의의 세 번째 장에서는 감성 분석을 시각화하는 방법을 보여주며, 워드 클라우드를 넘어 데이터의 전체 이야기를 전달하는 간단하면서도 강력한 그래픽을 만드는 방법을 알려드립니다.강의를 마무리하며 사례 연구를 통해 지금까지 배운 모든 지식을 시험해 보게 됩니다. Airbnb 리뷰를 활용해 사람들이 좋은 숙소에서 실제로 무엇을 찾는지 살펴보게 됩니다.
선수 조건
Text Mining with Bag-of-Words in R1
Fast & Dirty: Polarity scoring
In the first chapter, you will learn how to apply qdap's sentiment function called polarity() .
2
Sentiment Analysis the tidytext Way
In the second chapter you will explore 3 subjectivity lexicons from tidytext. Then you will do an inner join to score some text.
3
Visualizing Sentiment
Make compelling visuals with your sentiment output.
4
Case study: Airbnb reviews
Is your property a good rental? What do people look for in a good rental?
R을 활용한 감성 분석
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