Text Mining no R: extração, informação, análise, documento
Aprenda a transformar o texto em dados para análise, por meio da aplicação do processamento de linguagem natural (PLN)
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Oct 2024
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What you will learn
Processo de obtenção de informações importantes de um texto
Recuperação de informações, extração de dados, aprendizado de máquina, estatísticas e linguística computacional
Agrupamento de texto, extração de conceito/entidade, produção de taxonomias granulares, análise de sentimentos
Nuvem de Palavras
Corpus
Tokenização
Tokens
Frequência de Palavras
Stopwords
Processo de Text Mining
Utilização de pacotes: BiocManager, rvest, stringr,lexiconPT,widyr, ggraph, igraph, tibble
Utilização de pacotes: TM, tidyr, ggplot2, SnowballC, dplyr, tidytext, wordcloud, RColorBrewer
Ajustes e transformação nos textos: radicais, eliminação de espaços em branco, palavras indesejadas
Criação de Matriz Termo Documento
Correlação entre textos, palavras mais ditas, associação entre palavras
Análise de Sentimento
Web scraping
Comandos: VCorpus, inspect, meta, lapply, tm_map, stopwords, documentTermMatrix, findFreqTerms
Comandos: FindAssocs, bind_tf_idf, count, arrange, filter, geom_col, unnest_tokens, anti_join, pairwise_cor
Comandos: Inner_join, group_by, summarize, mutate, barchart, str_c, str_detect, str_subset, str_which, str_count, str_replace_all
Comandos: Tolower, removePunctuation, removeNumbers, stripWhitespace, stemDocument
Estudo de Ngrams, em especial Bigrams
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7/20/2020
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8/3/2020
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