語言分析與資料科學
  • 本書規劃
  • PART I:基礎知識
    • 導論
    • 語言學
      • 語言的實證研究方法
    • 數學與統計
      • 統計
        • 機率與機率分佈
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    • 機器學習
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      • Probabilistic learning using Naive Bayes
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      • 支持向量機 Support Vector Machines
      • 迴歸分析 Regression models
      • 神經網路與深度學習 Neural Network and Deep Learning
      • 關聯規則挖掘 Association Rules
      • k-means 分群 Clusterings
      • 社會網路分析
    • 資料科學的 OSEMN 模式
  • PART II: 文本分析:資料處理、表徵與語意計算
    • 文本分析是什麼
      • 程式處理架構
    • 文本前處理
      • 文本收集
      • 文本清理
      • 自動分詞與詞類標記
      • 文本標記
    • 文本數據探索性分析
    • 文本語意與統計
      • 語意表徵
      • 文本訊息視覺化
      • 文本相似與關聯
    • 文本知識抽取
  • PART III:文本分析:模型應用與專案
    • 文本迴歸預測
    • 文本分類
      • 情緒分析
      • 垃圾訊息偵測
    • 文本自動生成
      • 自動摘要
    • 文本聚類
    • 主題模型
    • 立場、意圖與價值
    • 個人文體風格
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      • 重複文本偵測
    • 資料科學報告與部署
  • 附錄
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  • 一般流程
  • 應用

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  1. PART II: 文本分析:資料處理、表徵與語意計算

文本分析是什麼

text analytics, text mining

是資料科學的核心重點。

文本分析 (Text analytics) 或稱 文本挖掘/探勘 (Text mining)

  • OSEMM 模式

  • Beyond OSEMM : 文本語意世界

一般流程

  • 先拆解文本成為較小的語詞單位。

  • 進行文本的(語意)表徵。

  • 利用表徵來結合機器學習與自然語言處理技術,施行在不同的應用上。

應用

  • 法律文本(法規條文、判決判例、司法解釋、專利語意):

  • 學術文本:知識軌跡與趨勢 (research stream) 探索

  • 金融文本:法定報表、CFO 聲明

  • 行銷文本:廣告文案、客戶評價與偏好萃取、客服紀錄

  • 醫學文本:病歷、憂鬱語言分析

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Last updated 5 years ago

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