Hands-on Text Mining and Analytics

연세 대학교

이 강좌에 대하여

최근 조회 5,228회

This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists. 
Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.

공유 가능한 수료증

완료 시 수료증 획득

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 러시아어, 영어, 스페인어

강사

Min Song

Professor

Library & Information Technology

12,444명의 학습자

1 Course

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유동적 마감일

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중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 러시아어, 영어, 스페인어

제공자:

연세 대학교

Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.

Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world. Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia.

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

주

주 1

완료하는 데 2시간 필요

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

완료하는 데 2시간 필요

4개 동영상 (총 53분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

4개의 동영상

1.1 Description of the course including the objectives and outcomes14m

1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9m

1.3 How-to-do: workspace installation and setup15m

1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13m

1개의 읽기 자료

What is Text Mining?10m

주

주 2

완료하는 데 2시간 필요

Text Preprocessing

완료하는 데 2시간 필요

5개 동영상 (총 67분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

5개의 동영상

2.1 Description of possible project ideas10m

2.2 What is text mining?10m

2.3 Description of preprocessing techniques11m

2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20m

2.5 How-to-do: N-Grams14m

1개의 읽기 자료

Text Preprocessing10m

주

주 3

완료하는 데 2시간 필요

Text Analysis Techniques

완료하는 데 2시간 필요

6개 동영상 (총 62분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

6개의 동영상

3.1 Description of stopword removal, stemming, and POS tagging12m

3.2 Explanations of named entity recognition11m

3.3 Explanations of dependency parsing8m

3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14m

3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6m

3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9m

2개의 읽기 자료

Stemming and Lemmatization10m

Named Entity Recognition10m

주

주 4

완료하는 데 2시간 필요

Term Weighting and Document Classification

완료하는 데 2시간 필요

5개 동영상 (총 52분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

5개의 동영상

4.1 Explanations of TF*IDF9m

4.2 Explanations of document classification11m

4.3 Explanations of sentiment analysis9m

4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10m

4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11m

2개의 읽기 자료

Text Classification10m

TF-IDF10m

자주 묻는 질문

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