Rによるテキストマイニングと感情分析

テキストデータは驚異的な速度で生成されていますが、その大部分は非構造化のまま活用されていません。本コースでは、Rプログラミング言語を使用して、ソーシャルメディアやWeb上の未加工テキストを意味のあるインサイトに変換するための体系的なアプローチを初学者向けに提供します。 基本的なテキスト構造の理解から始まり、感情分析の実行、有益な可視化の作成まで段階的に学習を進めます。最新のRワークフローを適用することで、ノイズ、フォーマットの問題、大量のストリームなど、ソーシャルメディアデータ特有の課題への対処法を学びます。 * テキストマイニングと自然言語処理の中核概念を理解する * Rスクリプトを使用してソーシャルメディアプラットフォームやWebページからデータを抽出する * 最新の文字列操作テクニックを使用して非構造化テキストをクレンジングし構造化する * 感情分析を実行して大規模データセット内の感情のトレンドを特定する * ワードクラウドや頻度分布を含むテキストの可視化を構築する * tidytextフレームワークを使用した最新のテキスト分析ワークフローを実践する 本コースは、データ取得やクレンジングのテクニックに進む前に、重要な用語と基礎となるRパッケージを学ぶことから始まります。各セクションには、コードとロジックの実践的な適用を通じて理解を深めるように設計された演習が含まれています。 本コースは、テキストベースで実践的なRの入門を希望する、データサイエンス、ソーシャルメディア分析、または言語学に関心のある初学者を対象としています。テキストマイニングの事前経験は必要ありません。 テキスト分析ツールキットの構築を開始し、ソーシャルメディアデータに隠されたストーリーを明らかにしましょう。