Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung in R

Unstrukturierter Text enthält große Mengen wertvoller Informationen, von Kundenbewertungen bis hin zu Social-Media-Beiträgen.Wenn Sie lernen, diesen Text mit R programmatisch zu verarbeiten, zu analysieren und zu modellieren, eröffnen sich leistungsstarke Möglichkeiten für datengesteuerte Entscheidungsfindung. Dieser Kurs führt Sie durch die wesentlichen Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) mit modernen R-Paketen.Sie werden vom Umgang mit rohen, unordentlichen Texten zum Aufbau strukturierter Modelle übergehen, die versteckte Themen aufdecken, Schlüsselentitäten extrahieren und Stimmungen analysieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie von NLP und Textvorverarbeitungs-Workflows - Wenden Sie reguläre Ausdrücke an, um komplexe Textmuster zu suchen, zu vergleichen und zu manipulieren - Analysieren Sie Textsentiment mit modernen sauberen Datenprinzipien und Lexika - Implementieren Sie Themenmodellierung, um zugrunde liegende Themen in großen Dokumentensammlungen zu entdecken - Extrahieren Sie benannte Entitäten und Schlüsselphrasen, um kritische Themen im Text zu identifizieren - Erkunden Sie moderne Textdarstellungen, einschließlich grundlegender Worteinbettungen und Vektorkonzepte Sie beginnen mit grundlegenden linguistischen Konzepten und Textreinigungstechniken, bevor Sie zu praktischen R-Implementierungen übergehen.Das Material entwickelt sich logisch von der grundlegendsten Tokenisierung zu fortgeschrittenen Modellierungs-Workflows und sorgt für eine solide konzeptionelle und praktische Grundlage. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Text Mining und NLP, die nur grundlegende Kenntnisse in der R-Programmierung benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit von Textanalysen in R zu erschließen.