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Curso

Introdução à Análise de Texto em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 03/2023

Analise dados de texto no R usando o framework Tidy.

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Descrição do curso

De redes sociais a avaliações de produtos, texto é um tipo de dado cada vez mais importante em várias aplicações, incluindo análises de marketing. Em muitos casos, o texto está substituindo outras formas de dados não estruturados por ser barato e atual. Porém, para aproveitar tudo o que o texto oferece, você precisa saber como pensar sobre ele, limpá-lo, resumir e modelar. Neste curso, você vai usar as ferramentas tidy mais recentes para começar a trabalhar com texto de forma rápida e fácil. Você vai aprender a preparar e visualizar texto, realizar análise de sentimentos e executar e interpretar modelos de tópicos.

Pré-requisitos

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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