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课程介绍
从社交媒体到产品评价，文本正在各类应用中变得愈发重要，包括营销分析。许多情况下，文本因其低成本且实时而逐渐取代其他形式的非结构化数据。不过，要充分挖掘文本数据的价值，您需要掌握如何思考、清洗、汇总并建模文本。在本课程中，您将使用最新的 tidy 工具快速、轻松地上手文本分析。您将学习如何整理与可视化文本、执行情感分析，以及运行并解读主题模型。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
整理文本
由于文本属于非结构化数据，需要进行一定的整理，才能转化为可分析的形式。本章将介绍如何通过分词、清洗，并将文本视为分类数据等方式，为文本添加结构。
2
可视化文本
计数固然有用，但可视化更能直观呈现信息。本章将学习如何把您在 ggplot2 中掌握的方法应用到 tidy 文本数据上。
3
情感分析
词频和可视化能够暗示内容信息，但我们还能做得更多。本章将超越单纯的词频，分析文本的情感或情绪倾向。
4
主题建模
在最后一章中，我们将超越词频，挖掘文档集合中潜在的主题。我们将使用一种标准的主题模型：潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation）。
R
R 文本分析入门
课程完成
