This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists.
Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.
Hands-on Text Mining and Analytics
4.0
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9,105 bereits angemeldet!
von
Yonsei University
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
13 Stunden zum Abschließen
Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course
4 Videos (Gesamt 53 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Videos
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9m
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15m
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13m
1 Lektüre
What is Text Mining?10m
Woche
23 Stunden zum Abschließen
Text Preprocessing
5 Videos (Gesamt 67 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
2.2 What is text mining?10m
2.3 Description of preprocessing techniques11m
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20m
2.5 How-to-do: N-Grams14m
1 Lektüre
Text Preprocessing10m
Woche
33 Stunden zum Abschließen
Text Analysis Techniques
6 Videos (Gesamt 62 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
3.2 Explanations of named entity recognition11m
3.3 Explanations of dependency parsing8m
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14m
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6m
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9m
2 Lektüren
Stemming and Lemmatization10m
Named Entity Recognition10m
Woche
43 Stunden zum Abschließen
Term Weighting and Document Classification
5 Videos (Gesamt 52 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
4.2 Explanations of document classification11m
4.3 Explanations of sentiment analysis9m
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10m
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11m
2 Lektüren
Text Classification10m
TF-IDF10m
Woche
53 Stunden zum Abschließen
Sentiment Analysis
6 Videos (Gesamt 59 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
6 Videos
5.2 Explanations of sentiment analysis with unsupervised learning10m
5.3 Explanations of sentiment analysis with CoreNLP, LingPipe and SentiWordNet10m
5.4 How-to-do: sentiment analysis with CoreNLP8m
5.5 How-to-do: sentiment analysis with LingPipe9m
5.6 How-to-do: sentiment analysis with SentiWordNet10m
1 Lektüre
Opinion mining and sentiment analysis by Bo Pang and Lillian Lee10m
Woche
63 Stunden zum Abschließen
Topic Modeling
5 Videos (Gesamt 55 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
6.2 Explanations of LDA and DMR10m
6.3 Description of Topic Modeling with Mallet13m
6.4 How-to-do: LDA11m
6.5 How-to-do: DMR11m
1 Lektüre
Introduction to Probabilistic Topic Models by David Blei10m
Top-Bewertungen
Excellent theory and hands-on lab codes. It'd be great if you could also cover how-to in other relevant programming languages using R or Python.
Dozent
Min Song
ProfessorLibrary & Information Technology
Über Yonsei University
Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.
Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world.
Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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