À propos de ce cours

6,082 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 13 heures pour terminer
Anglais
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 13 heures pour terminer
Anglais

Offert par

Placeholder

Université Yonsei

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

2 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
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Text Preprocessing

2 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
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Text Analysis Techniques

2 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
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Term Weighting and Document Classification

2 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

Avis

Meilleurs avis pour HANDS-ON TEXT MINING AND ANALYTICS

Voir tous les avis

Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.