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Curso

Mineração de Texto com Bag-of-Words em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 05/2024

Aprenda a técnica bag of words para mineração de texto com R.

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RMachine Learning

4 h

15 vídeos

69 Exercícios

5,700 XP

44,279

Declaração de realização

Preferido por alunos de milhares de empresas

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Descrição do curso

Estima-se que mais de 70% das informações de negócios potencialmente utilizáveis sejam não estruturadas, muitas vezes na forma de dados de texto. A mineração de texto reúne um conjunto de técnicas que permite extrair insights acionáveis desses dados não estruturados. Neste curso, exploramos os fundamentos da mineração de texto usando o método bag-of-words. Os três primeiros capítulos apresentam tópicos essenciais para analisar e visualizar dados de texto. O capítulo final permite aplicar tudo o que você aprendeu em um estudo de caso real para extrair insights de avaliações de funcionários de duas grandes empresas de tecnologia.

Pré-requisitos

1

Começando com Mineração de Texto usando Bag-of-Words

Neste capítulo, você vai aprender o básico de como usar o método bag-of-words para analisar dados de texto.

O que é mineração de texto?

Entendendo mineração de texto

Um gostinho rápido de mineração de texto

Carregue algum texto

Transforme o vetor em um objeto VCorpus (1)

Transforme o vetor em um objeto VCorpus (2)

Crie um VCorpus a partir de um data frame

Limpeza e pré-processamento de texto

Funções comuns de limpeza do tm

Limpando com qdap

Tudo sobre stop words

Introdução a word stemming e stem completion

Radicalização de palavras e recompletar radicais em uma frase

Aplicar etapas de pré-processamento a um corpus

A TDM e a DTM

Entendendo TDM e DTM

Crie uma matriz documento-termo

Crie uma matriz termo-documento

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2

Nuvens de palavras e outras visualizações interessantes

Este capítulo mostra como visualizar dados de texto de um jeito informativo e envolvente.

Visuais comuns em mineração de texto

Teste seu entendimento de mineração de texto

Termos frequentes com tm

Termos frequentes com qdap

Introdução às nuvens de palavras

Uma nuvem de palavras simples

Stop words e nuvens de palavras

Crie a nuvem de palavras melhorada

Melhore as cores da nuvem de palavras

Use paletas de cores prontas

Outras nuvens de palavras e redes de palavras

Encontrar palavras em comum

Visualizar palavras em comum

Visualizar palavras diferentes

Nuvem de tags polarizada

Visualizar redes de palavras

Teaser: agrupamento simples de palavras

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3

Ampliando suas habilidades em TM

Neste capítulo, você vai aprender mais técnicas básicas de mineração de texto baseadas no método bag-of-words.

Agrupamento simples de palavras

Teste seu entendimento de mineração de texto

Matriz de distâncias e dendrograma

Crie um TDM amigável para dendrograma

Juntando tudo: um dendrograma baseado em texto

Estética de dendrogramas

Usando associação de palavras

Indo além das palavras isoladas

Tokenização por n-gramas

Alterando n-grams

Como bigramas afetam nuvens de palavras?

Critérios de frequência diferentes

Alterando pesos de frequência

Capturando metadados no tm

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4

Batalha dos gigantes de tecnologia por talentos

Este capítulo conecta tudo em um estudo de caso de mineração de texto para analytics de RH.

Amazon vs. Google

Organizando um projeto de mineração de texto

Etapa 1: Definição do problema

Etapa 2: Identificando as fontes de texto

Etapa 3: Organização do texto

Organização do texto

Trabalhando com as avaliações do Google

Etapas 4 e 5: Extração de atributos e análise

Extração de atributos e análise: amzn_pros

Extração de atributos e análise: amzn_cons

amzn_cons dendrogram

Associação de palavras

Revisão rápida das avaliações do Google

Confronto! Avaliações positivas: Amazon vs. Google

Disputa acirrada, parte 2! Avaliações negativas

Etapa 6: Chegar a uma conclusão

Tirar conclusões, insights ou recomendações

Tire outra conclusão, insight ou recomendação

Concluído!

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