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文本挖掘：基于R语言的整洁工具[TextMiningwithR:ATidyApproach]
内容简介
本书由tidytext创建者亲笔撰写，系统阐述如何使用基于R的整洁工具来进行文本分析。书中首先介绍整洁文本的格式，以及如何获取整洁文本数据集；并通过tidytext中的情感数据集来进行情绪分析；接着介绍如何根据tf-idf统计量来识别特定文档中的重要单词，以及如何利用n-gram来分析文本中的文字网络；之后介绍如何将整洁文本转换为文档词项矩阵和Corpus对象格式，并给出了主题建模的概念；最后通过整合多种已知的整洁文本挖掘方法，给出了一些研究案例，这些案例涉及Twitter归档文件、NASA数据集以及来自新闻组的即时通讯信息。总的来说，本书侧重于分析文学、新闻和社交媒体方面的文本，非常适合从事相关文本挖掘的工作人员，也适合自然语言的初学者。与此同时，使用书中提供的大量针对性编程例子，不但可以提高工程实战能力，而且可以在本书提到的整洁框架上建立自己的分析任务。
作者简介
Julia Silge 是Stack Overflow的数据科学家，负责复杂数据集分析及与不同受众进行技术主题交流。 她拥有天体物理学博士学位，热爱简·奥斯汀和制作美丽的图表。 David Robinson 是Stack Overflow的数据科学家，普林斯顿大学定量与计算生物学博士。他喜欢开发开源R软件包，包括broom、gganimate、fuzzyjoin和widyr,还喜欢撰写统计、R和文本挖掘等方面的博客。
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