文字探勘基礎：從 R語言入門

譚躍

文字探勘基礎：從 R語言入門
  • 出版商: 五南
  • 出版日期: 2023-09-20
  • 定價: $350
  • 售價: 9.5 折 $333
  • 貴賓價: 9.0 折 $315
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 196
  • ISBN: 6263665742
  • ISBN-13: 9786263665743
  • 相關分類: R 語言、Text-mining

    • 立即出貨 (庫存 < 3)

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商品描述

⊙沒有資訊工程背景的文科生也能學會程式語言，適合人文社會科學領域之學生、研究人員自學。
⊙理論與實作兼具，深入淺出說明用R語言執行文字探勘的流程及方法，操作步驟清楚易懂。
⊙內容包含資料清理、斷詞和詞頻、情緒分析和字典法、tf-idf計算和應用、主題建模、機器學習、語意網絡的社會網絡分析，以及網站資料的抓取等。

【自學R語言，順利掌握文字探勘】

文字探勘是以文字作為分析的資料，藉由技術識別、擷取有價值的部分，有系統地管理、整合和應用文字所提供的訊息，像社群網站上常見的「文字雲」即是一種。

本書針對中文透過R語言操作基礎的文字探勘，從人文社會科學領域闡述編程的概念，可使自學者更容易掌握文字探勘的技能。內容包含了解R、文字資料的清理、斷詞和詞頻、情緒分析和字典法、tf-idf值的計算和應用、主題建模、機器學習、詞的關係、語意網絡的社會網絡分析，以及網站資料抓取等。

作者簡介

譚躍

現職：國立中山大學管理學院行銷傳播管理研究所副教授
學歷：PhD，2008年畢業於Indiana University Bloomington的新聞學院
經歷：國立中山大學管理學院行銷傳播管理研究所博士後

目錄大綱

Chapter 1　R語言下載與設置
第一節　R軟體下載
一、前言
二、R下載教學
第二節　介紹R
一、R介面與設置
第三節　RStudio下載
一、RStudio下載教學
第四節　介紹RStudio
一、RStudio介面與設置

Chapter 2　讀入與初步了解R資料
第一節　前言
第二節　設定R的工作環境
一、設定工作的編碼系統
二、設定工作資料夾
第三節　將資料讀入R
一、將不同形式的檔案讀入R
二、物件命名
三、執行R程式
第四節　了解R資料
一、透過物件區的菜單鳥瞰
二、指代資料中變項和觀察值
三、描述R的資料特徵
四、以圖形呈現變項的特徵
第五節　儲存資料

Chapter 3　資料的初步清理：使用dplyr
第一節　前言
一、安裝套件
第二節　用dplyr整理資料
一、重新排列資料（遞增、遞減）
二、選擇資料
三、刪除資料
四、修改變項
五、概括內容資料（樣本）的特徵
六、分組處理的功能

Chapter 4　資料的進階清理
第一節　前言
第二節　增加變項
一、直接產生並賦值
二、從舊變項產生
三、從文字變項（strings）中提取
第三節　清理文字資料（strings）
一、strings的清理功能介紹
二、查找
三、替換
四、黏貼
第四節　編碼員間編碼信度
一、隨機抽取樣本
二、交叉編碼
三、計算編碼員間信度或電腦與編碼員間效度
第五節　畫資料的時間序列圖
一、介紹
二、計算每天的報導量
三、定義時間變項
四、使用ggplot2畫圖

Chapter 5　斷詞和詞頻
第一節　前言
第二節　斷詞
一、基本概念介紹
二、使用tidytext的unnest_tokens指令斷詞
三、計算詞頻
四、套用停頓詞字典
五、畫圖
六、套用用戶字典
七、使用jiebaR斷詞
第三節　詞頻分析
一、描述一整個文集
二、比較不同文集之間的差異

Chapter 6　情緒分析和字典法
第一節　前言
第二節　情緒分析簡介
第三節　字典法和常用的情緒字典
第四節　情緒詞的詞頻計算
第五節　情緒分析的研究應用
一、套用和驗證字典
二、更精準的情緒測量
三、考察情緒分數與其他變項之間的關係

Chapter 7　tf-idf值的計算和應用
第一節　tf-idf的概念介紹
第二節　tf-idf的計算
第三節　tf-idf的應用
一、比較不同文類的獨特性
二、在機器學習中代表文檔的內容特徵
三、作為過濾關鍵詞的標準
第四節　其他過濾關鍵詞的方法
第五節　文字探勘結果的統計分析

Chapter 8　主題建模
第一節　前言
第二節　LDA的原理和應用步驟
一、第一步：斷詞
二、第二步：詞彙向量化、尺度縮減及製作dtm
三、第三步：決定最佳主題數目
四、第四步：進行主題建模並為主題命名
五、 第五步：考察每個主題和metadata之間的關係
六、第六步：報告主題出現的比例、資料檔合併
第三節　K-means的原理和應用步驟

Chapter 9　有監督式的機器學習
第一節　機器學習在文字探勘的應用
第二節　機器學習的定義和基本步驟
第三節　機器學習的程式碼練習：迴歸模型
一、讀入有標示的資料，並分成訓練集和測試集
二、分別對訓練集和測試集的文字資料建立dfm
三、使用演算法從訓練集中學習，建立一個模型
四、用模型預測測試集中的資料
五、測量表現（measure model performance）
六、用訓練好的模型預測未標示的資料
第四節　機器學習的程式碼練習：分類模型
一、SVM（SUPPORT VECTOR MACHINE）
二、LOGISTIC REGRESSION
三、NAÏVE BAYES
四、WORDSCORES TEXT MODEL

Chapter 10　詞的關係
第一節　前言
第二節　Bigram及其應用
一、Bigram的製作
二、Bigram的詞頻計算
三、Bigram的應用
第三節　共現詞（concordance）
一、詞的關係一：出現在同一篇文章中
二、詞的關係二：出現在一定的距離內

Chapter 11　語意網絡的社會網絡分析
第一節　前言
第二節　社會網絡分析的重要概念介紹
第三節　讀入網絡資料
第四節　網絡資料的形式和轉換
一、網絡資料的基本形式
二、網絡資料不同形式之間的轉換
三、Two-mode data
第五節　語意網絡的描述性分析
一、整體網絡分析
二、節點分析
三、組和次團體的分析（subgroups and communities）
第六節　分析兩個網絡的關係
一、比較兩個網絡的相似程度
二、計算兩個網絡之間的相關程度
三、考察多個網絡之間的關係

Chapter 12　抓取網站資料
第一節　前言
第二節　觀察資料
一、了解資料型態
二、觀察原始碼
第三節　資料抓取
一、套件介紹
二、抓取一篇文章
三、抓取一頁搜尋頁面的所有文章
四、抓取所有搜尋頁面的所有文章

參考文獻

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