Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data-Mining

4.5
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695 Bewertungen

92 %

ChengXiang Zhai

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von

Spezialisierung Data-Mining University of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

23.364 kürzliche Aufrufe

This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort. 
Detailed analysis of text data requires understanding of natural language text, which is known to be a difficult task for computers. However, a number of statistical approaches have been shown to work well for the "shallow" but robust analysis of text data for pattern finding and knowledge discovery. You will learn the basic concepts, principles, and major algorithms in text mining and their potential applications.

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Spezialisierung Data-Mining

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Englisch

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Data Clustering Algorithms
Text Mining
Probabilistic Models
Sentiment Analysis

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Dozent

Dozentenbewertung

4,54/5 (48 Bewertungen)

ChengXiang Zhai

Professor

Department of Computer Science

95.077 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung92%(2,970 Bewertungen)

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Orientation

2 Stunden zum Abschließen

2 Videos (Gesamt 15 min), 5 Lektüren, 2 Quiz

4 Stunden zum Abschließen

Week 1

4 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 109 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

9 Videos

1.1 Overview Text Mining and Analytics: Part 111m

1.2 Overview Text Mining and Analytics: Part 211m

1.3 Natural Language Content Analysis: Part 112m

1.4 Natural Language Content Analysis: Part 24m

1.5 Text Representation: Part 110m

1.6 Text Representation: Part 29m

1.7 Word Association Mining and Analysis15m

1.8 Paradigmatic Relation Discovery Part 114m

1.9 Paradigmatic Relation Discovery Part 217m

1 Lektüre

Week 1 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 1 Practice Quiz1h

Week 1 Quiz1h

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 116 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

10 Videos

2.1 Syntagmatic Relation Discovery: Entropy11m

2.2 Syntagmatic Relation Discovery: Conditional Entropy11m

2.3 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 113m

2.4 Syntagmatic Relation Discovery: Mutual Information: Part 29m

2.5 Topic Mining and Analysis: Motivation and Task Definition7m

2.6 Topic Mining and Analysis: Term as Topic11m

2.7 Topic Mining and Analysis: Probabilistic Topic Models14m

2.8 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 110m

2.9 Probabilistic Topic Models: Overview of Statistical Language Models: Part 213m

2.10 Probabilistic Topic Models: Mining One Topic12m

1 Lektüre

Week 2 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 2 Practice Quiz1h

Week 2 Quiz1h

Woche

Woche 3

10 Stunden zum Abschließen

Week 3

10 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 103 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

10 Videos

3.1 Probabilistic Topic Models: Mixture of Unigram Language Models12m

3.2 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 110m

3.3 Probabilistic Topic Models: Mixture Model Estimation: Part 28m

3.4 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 111m

3.5 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 210m

3.6 Probabilistic Topic Models: Expectation-Maximization Algorithm: Part 36m

3.7 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 110m

3.8 Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA): Part 210m

3.9 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 110m

3.10 Latent Dirichlet Allocation (LDA): Part 212m

2 Lektüren

Week 3 Overview10m

Programming Assignments Overview10m

2 praktische Übungen

Week 3 Practice Quiz1h

Quiz: Week 3 Quiz1h

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Week 4

5 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 141 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

9 Videos

4.1 Text Clustering: Motivation15m

4.2 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 116m

4.3 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 28m

4.4 Text Clustering: Generative Probabilistic Models Part 314m

4.5 Text Clustering: Similarity-based Approaches17m

4.6 Text Clustering: Evaluation10m

4.7 Text Categorization: Motivation14m

4.8 Text Categorization: Methods11m

4.9 Text Categorization: Generative Probabilistic Models31m

1 Lektüre

Week 4 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 4 Practice Quiz1h

Week 4 Quiz1h

Woche

Woche 5

4 Stunden zum Abschließen

Week 5

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 121 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

7 Videos

5.1 Text Categorization: Discriminative Classifier Part 120m

5.2 Text Categorization: Discriminative Classifier Part 231m

5.3 Text Categorization: Evaluation Part 114m

5.4 Text Categorization: Evaluation Part 210m

5.5 Opinion Mining and Sentiment Analysis: Motivation17m

5.6 Opinion Mining and Sentiment Analysis: Sentiment Classification11m

5.7 Opinion Mining and Sentiment Analysis: Ordinal Logistic Regression13m

1 Lektüre

Week 5 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 5 Practice Quiz1h

Week 5 Quiz1h

Woche

Woche 6

4 Stunden zum Abschließen

Week 6

During this module, you will continue learning about sentiment analysis and opinion mining with a focus on Latent Aspect Rating Analysis (LARA), and you will learn about techniques for joint mining of text and non-text data, including contextual text mining techniques for analyzing topics in text in association with various context information such as time, location, authors, and sources of data. You will also see a summary of the entire course.

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 120 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

8 Videos

6.1 Opinion Mining and Sentiment Analysis: Latent Aspect Rating Analysis Part 115m

6.2 Opinion Mining and Sentiment Analysis: Latent Aspect Rating Analysis Part 214m

6.3 Text-Based Prediction12m

6.4 Contextual Text Mining: Motivation6m

6.5 Contextual Text Mining: Contextual Probabilistic Latent Semantic Analysis17m

6.6 Contextual Text Mining: Mining Topics with Social Network Context14m

6.7 Contextual Text Mining: Mining Casual Topics with Time Series Supervision19m

6.8 Course Summary18m

1 Lektüre

Week 6 Overview10m

2 praktische Übungen

Week 6 Practice Quiz1h

Week 6 Quiz1h

Bewertungen

4.5

143 Bewertungen

5 stars
68,05 %
4 stars
20,43 %
3 stars
7,91 %
2 stars
1,87 %
1 star
1,72 %

Top-Bewertungen von TEXT MINING AND ANALYTICS

von YD11. Feb. 2019

It is rare to find an online course that explains the statistics and intuition behind text mining and machine learning algorithm!

von YZ27. Okt. 2020

A very good course that perfectly articulates the underlying mathematical principles for all perspectives of text mining.

von SS20. Juni 2017

My favorite course and my favorite instructor. Highly informative. I wish i want to be a real student of the instructor.

von DC24. März 2018

The content of Text Mining and Analytics is very comprehensive and deep. More practise about how formula works would be better. Quiz could be not tough to be completed after attending every lectures.

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Über den Spezialisierung Data-Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp.

Häufig gestellte Fragen

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