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.
Offert par
Hands-on Text Mining and Analytics
Université Yonsei
À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire
Approx. 24 heures pour terminer
Recommandé : 6 hours/week
Anglais
Sous-titres : Anglais, Espagnol, Chinois (simplifié)
Offert par
Université Yonsei
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 53 min), 1 lecture, 1 quiz
4 vidéos
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9 min
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15 min
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13 min
1 lecture
What is Text Mining?10 min
3 heures pour terminer
Text Preprocessing
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 67 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
2.2 What is text mining?10 min
2.3 Description of preprocessing techniques11 min
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20 min
2.5 How-to-do: N-Grams14 min
1 lecture
Text Preprocessing10 min
3 heures pour terminer
Text Analysis Techniques
3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 62 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
3.2 Explanations of named entity recognition11 min
3.3 Explanations of dependency parsing8 min
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14 min
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6 min
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9 min
2 lectures
Stemming and Lemmatization10 min
Named Entity Recognition10 min
3 heures pour terminer
Term Weighting and Document Classification
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 52 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
4.2 Explanations of document classification11 min
4.3 Explanations of sentiment analysis9 min
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10 min
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11 min
2 lectures
Text Classification10 min
TF-IDF10 min
4.0
8 avisMeilleurs avis pour Hands-on Text Mining and Analytics
Excellent theory and hands-on lab codes. It'd be great if you could also cover how-to in other relevant programming languages using R or Python.
Foire Aux Questions
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