文本数据挖掘：基于R语言

11.2 文本分类案例：基于词袋模型对英文期刊摘要来源进行分类

11.1 情感分析案例：量化中文新闻报道中的情感走势

第11章 举一反三——文本数据挖掘项目实践

10.7 双文档对比可视化

10.6 网络图

10.5 词汇位置分布图

10.4 词云

10.3 矩形树状图

10.2 克利夫兰点图

10.1 条形图

第10章 文本数据的直观表达——文本可视化

9.2 中文情感分析

9.1 英文情感分析

第9章 深入理解文本内涵——文本情感分析

8.2 有监督分类

8.1 无监督分类

第8章 文本分类——基于机器学习的方法

7.4 文档向量化：doc2vec

7.3 词嵌入

7.2 基于TF-IDF的特征提取

7.1 基本特征提取

第7章 上手文本数据挖掘——文本特征提取的4种方法

6.8 批量文档预处理

6.7 词形还原与词性标注

6.6 词干提取

6.5 扩展缩写

6.4 去除停用词

6.3 去除标点

6.2 文本切分

6.1 拼写纠错

第6章 更进一步——对各类文本数据进行预处理

5.4 文件数据结构的转化

5.3 读入不同编码格式的文档

5.2 不同格式文本文件的导入

5.1 readtext包简介

第5章 步入正题——导入各类文本数据

4.5 零宽断言

4.4 贪婪匹配与惰性匹配

4.3 简写字符集

4.2 反向引用

4.1 通配符解析

第4章 从基础做起2——用好正则表达式

3.7 字符串的排序

3.6 字符串的拼接与拆分

3.5 字符串的替换与删除

3.4 字符串的定制化输出

3.3 字符串的提取

3.2 字符串的辨识、计数与定位

3.1 字符串的构造

第3章 从基础做起1——字符串的基本处理

2.5 数据操作入门

2.4 R的基础编程知识

2.3 R的常用数据结构

2.2 R的基本数据类型

2.1 开发环境配置

第2章 文本数据挖掘利器——R语言

1.4 文本数据挖掘软件工具概览

1.3 如何进行文本数据挖掘

1.2 为什么要做文本数据挖掘

1.1 什么是文本数据挖掘

第1章 走进文本数据挖掘

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

第1章 走进文本数据挖掘

1.1 什么是文本数据挖掘

1.2 为什么要做文本数据挖掘

1.3 如何进行文本数据挖掘

1.4 文本数据挖掘软件工具概览

第2章 文本数据挖掘利器——R语言

2.1 开发环境配置

2.2 R的基本数据类型

2.3 R的常用数据结构

2.4 R的基础编程知识

2.5 数据操作入门

第3章 从基础做起1——字符串的基本处理

3.1 字符串的构造

3.2 字符串的辨识、计数与定位

3.3 字符串的提取

3.4 字符串的定制化输出

3.5 字符串的替换与删除

3.6 字符串的拼接与拆分

3.7 字符串的排序

第4章 从基础做起2——用好正则表达式

4.1 通配符解析

4.2 反向引用

4.3 简写字符集

4.4 贪婪匹配与惰性匹配

4.5 零宽断言

第5章 步入正题——导入各类文本数据

5.1 readtext包简介

5.2 不同格式文本文件的导入

5.3 读入不同编码格式的文档

5.4 文件数据结构的转化

第6章 更进一步——对各类文本数据进行预处理

6.1 拼写纠错

6.2 文本切分

6.3 去除标点

6.4 去除停用词

6.5 扩展缩写

6.6 词干提取

6.7 词形还原与词性标注

6.8 批量文档预处理

第7章 上手文本数据挖掘——文本特征提取的4种方法

7.1 基本特征提取

7.2 基于TF-IDF的特征提取

7.3 词嵌入

7.4 文档向量化：doc2vec

第8章 文本分类——基于机器学习的方法

8.1 无监督分类

8.2 有监督分类

第9章 深入理解文本内涵——文本情感分析

9.1 英文情感分析

9.2 中文情感分析

第10章 文本数据的直观表达——文本可视化

10.1 条形图

10.2 克利夫兰点图

10.3 矩形树状图

10.4 词云

10.5 词汇位置分布图

10.6 网络图

10.7 双文档对比可视化

第11章 举一反三——文本数据挖掘项目实践

11.1 情感分析案例：量化中文新闻报道中的情感走势

11.2 文本分类案例：基于词袋模型对英文期刊摘要来源进行分类