Fondements du traitement du langage naturel en R

De vastes quantités d'informations précieuses sont enfermées dans du texte non structuré, des avis clients aux publications sur les réseaux sociaux. Apprendre à traiter, analyser et modéliser programmatiquement ce texte à l'aide de R ouvre de puissantes capacités pour la prise de décision basée sur les données. Ce cours vous guide à travers les concepts essentiels du traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de packages R modernes. Vous passerez de la manipulation de texte brut et désordonné à la construction de modèles structurés qui découvrent des thèmes cachés, extraient des entités clés et analysent les sentiments. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie fondamentale du NLP et les flux de travail de prétraitement de texte - Appliquer les expressions régulières pour rechercher, faire correspondre et manipuler des motifs textuels complexes - Analyser le sentiment du texte en utilisant les principes modernes de données soignées et les lexiques - Implémenter la modélisation thématique pour découvrir des thèmes sous-jacents dans de grandes collections de documents - Extraire des entités nommées et des phrases clés pour identifier des sujets critiques dans le texte - Explorer les représentations textuelles modernes, y compris les concepts de base d'intégration de mots et de vecteurs Vous commencerez par les concepts linguistiques de base et les techniques de nettoyage de texte avant de passer aux implémentations pratiques en R. Le matériel progresse logiquement de la tokenisation de base aux flux de travail de modélisation avancés, garantissant une base conceptuelle et pratique solide. Ce cours est conçu pour les débutants en exploration de texte et en NLP, ne nécessitant qu'une connaissance de base de la programmation R. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de l'analyse de texte en R.