Quantitative Text Analysis and Scaling in R

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Run an unsupervised document scaling model Plot the output of the unsupervised scaling model

Clock1 hour
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

By the end of this project, you will learn about the concept of document scaling in textual analysis in R. You will know how to load and pre-process a data set of text documents by converting the data set into a corpus and document feature matrix. You will know how to run an unsupervised document scaling model and explore and plot the scaling outcome.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Text Analysis
  • Document Scaling
  • Unsupervised Learning
  • Data Visualization (DataViz)
  • Text Corpus

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Load textual data into R and turn it into a corpus object and understand the concept of document scaling in textual analysis

  2. Extract meta-data from text document filenames and subset the data frame to exclude unwanted data

  3. Tokenize and clean the dataset and convert the data into a document feature matrix

  4. Run an unsupervised document scaling model and explore the output

  5. Plot the output of the unsupervised scaling model

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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