Quantitative Text Analysis and Scaling in R

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Run an unsupervised document scaling model Plot the output of the unsupervised scaling model

Clock1 hour
BeginnerPrincipiante
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

By the end of this project, you will learn about the concept of document scaling in textual analysis in R. You will know how to load and pre-process a data set of text documents by converting the data set into a corpus and document feature matrix. You will know how to run an unsupervised document scaling model and explore and plot the scaling outcome.

Habilidades que desarrollarás

  • Text Analysis
  • Document Scaling
  • Unsupervised Learning
  • Data Visualization (DataViz)
  • Text Corpus

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Load textual data into R and turn it into a corpus object and understand the concept of document scaling in textual analysis

  2. Extract meta-data from text document filenames and subset the data frame to exclude unwanted data

  3. Tokenize and clean the dataset and convert the data into a document feature matrix

  4. Run an unsupervised document scaling model and explore the output

  5. Plot the output of the unsupervised scaling model

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.