R로 배우는 텍스트 마이닝
도서명:R로 배우는 텍스트 마이닝
저자/출판사:줄리아,실기,데이비드,로빈슨/제이펍
쪽수:232쪽
출판일:2019-06-04
ISBN:9791188621552
목차
CHAPTER 1 정돈 텍스트(깔끔한 텍스트) 형식 1
정돈 텍스트와 다른 데이터 구조 비교하기 2
unnest_tokens 함수 3
제인 오스틴의 작품 정돈하기 6
gutenbergr 패키지 10
단어 빈도 10
요약 16
CHAPTER 2 정돈 데이터를 사용한 정서분석 17
정서 데이터셋 18
내부 조인을 사용한 정서분석 21
세 가지 정서 사전 비교 25
가장 흔한 긍정 단어와 부정 단어 28
워드 클라우드 30
단순한 단어 이상인 단위 보기 32
요약 35
CHAPTER 3 단어와 문서의 빈도 분석: tf-idf 37
제인 오스틴의 소설 속 용어빈도 38
지프의 법칙 40
bind_tf_idf 함수 44
물리학 텍스트의 말뭉치 47
요약 53
CHAPTER 4 단어 간 관계: 엔그램과 상관 55
엔그램에 의한 토큰화 56
엔그램 개수 세기와 선별하기 57
바이그램 분석 59
정서분석 시 바이그램을 사용해 문맥 제공하기 62
ggraph를 사용해 바이그램 연결망 시각화화기 65
그 밖의 텍스트에 들어 있는 바이그램 시각화하기 71
widyr 패키지와 단어 쌍 세기 및 상관 73
각 단원 간의 개수 세기 및 상관 74
쌍 단위 상관 검사 76
요약 81
CHAPTER 5 비정돈 형식 간에 변환하기 83
문서-용어 행렬 정돈하기 84
DocumentTermMatrix 객체 정돈하기 85
dfm 객체 정돈하기 89
정돈 텍스트 데이터를 행렬에 캐스팅하기 92
Corpus 객체를 메타데이터로 정돈하기 94
사례 연구: 금융 관련 기사 마이닝 97
요약 104
CHAPTER 6 토픽 모델링 105
잠재 디리클레 할당 106
단어-토픽 확률 108
문서-토픽 확률 111
예제: 대도서관 강도 113
각 장의 LDA 115
문서당 분류 118
단어별 할당: augment 121
대체 LDA 구현 125
요약 127
CHAPTER 7 사례 연구: 트위터 아카이브 비교 129
데이터 및 트위터 분포 얻기 129
단어 빈도 131
단어 용도 비교 135
단어 사용 변화 137
즐겨찾기 및 리트윗 143
요약 148
CHAPTER 8 사례 연구: NASA 메타데이터 마이닝 149
NASA가 데이터를 조직하는 방식 150
데이터 랭글링과 정돈 151
일부 초기 단순 탐사 154
단어 동시 발생과 상관 156
설명 및 제목 단어 연결망 156
중요어 연결망 159
설명 필드에 대한 tf-idf 계산 163
설명 필드 단어의 tf-idf는 무엇인가? 163
설명 필드를 중요어에 연결하기 164
토픽 모델링 166
문서-용어 행렬에 캐스팅하기 166
토픽 모델링 준비 167
토픽 모델 해석 168
토픽 모델링을 중요어와 연결하기 175
요약 178
CHAPTER 9 사례 연구: 유즈넷 텍스트 분석 179
전처리 179
텍스트 전처리 181
뉴스그룹의 단어들 183
뉴스그룹 내에서 tf-idf 찾기 184
토픽 모델링 187
정서분석 190
단어별 정서분석 191
메시지별 정서분석 194
엔그램 분석 197
요약 199
참고문헌 201
찾아보기 203
