Creating a Wordcloud using NLP and TF-IDF in Python

ofrecido por
En este proyecto guiado, tú:

Learn how to clean a dataset by removing encodings and unwanted words/characters

Learn how to lemmatize a text and fit a TF-IDF model

Learn how to create a wordcloud using TF-IDF scores

1.5 hours
Principiante
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

By the end of this project, you will learn how to create a professional looking wordcloud from a text dataset in Python. You will use an open source dataset containing Christmas recipes and will create a wordcloud of the most important ingredients used in these recipes. I will teach you how load a JSON dataset, clean the dataset by removing encodings and unwanted characters, and lemmatize your dataset. I will also teach you how to calculate TF-IDF weights of words in your dataset and use these weights to create a wordcloud. You will create a ready-to-use Jupyter notebook for creating a wordcloud on any text dataset. Lemmatization is a process of removing inflectional endings only and to return the base or dictionary form of a word, which is known as the lemma. TF-IDF stands for term frequency-inverse document frequency. TF-IDF gives a weight to each word which tells how important that term is. Using both lemmatization and TF-IDF, one can find the important words in the text dataset and use these important words to create the wordcloud. For example, these datasets could be customer complaints and the business can focus on the important issues that the customers are facing. Wordcloud is a powerful resource which can be used in reports and presentations. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que desarrollarás

  • Natural Language Toolkit (NLTK)

  • Python Programming

  • Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)

  • Wordnet

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 a JSON dataset in Python

  2. Clean the dataset

  3. Remove encodings

  4. Lemmatize the text

  5. Fit TF-IDF model

  6. Create a Wordcloud

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

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.