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.
proposé par
Université Yonsei
À propos de ce cours
5,546 consultations récentes
Les étudiants prenant part à ce Course sont
- Data Scientists
- Data Analysts
- Scientists
- Business Analysts
- Machine Learning Engineers
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
13 heures pour terminer
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
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
23 heures pour terminer
Text Preprocessing
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
33 heures pour terminer
Text Analysis Techniques
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
43 heures pour terminer
Term Weighting and Document Classification
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 avisPrincipaux examens 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.
Enseignant
Min Song
ProfessorLibrary & Information Technology
À propos de 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.
Foire Aux Questions
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