Quantitative Text Analysis and Scaling in R

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Run an unsupervised document scaling model Plot the output of the unsupervised scaling model

Clock1 hour
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

By the end of this project, you will learn about the concept of document scaling in textual analysis in R. You will know how to load and pre-process a data set of text documents by converting the data set into a corpus and document feature matrix. You will know how to run an unsupervised document scaling model and explore and plot the scaling outcome.

개발할 기술

  • Text Analysis
  • Document Scaling
  • Unsupervised Learning
  • Data Visualization (DataViz)
  • Text Corpus

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Load textual data into R and turn it into a corpus object and understand the concept of document scaling in textual analysis

  2. Extract meta-data from text document filenames and subset the data frame to exclude unwanted data

  3. Tokenize and clean the dataset and convert the data into a document feature matrix

  4. Run an unsupervised document scaling model and explore the output

  5. Plot the output of the unsupervised scaling model

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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