Quantitative Text Analysis and Textual Similarity in R

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Tokenize the dataset and convert the data into a document feature matrix Calculate cosine similarity across documents and plot the output

Clock1 hour
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project, you will learn about the concept of document similarity 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 calculate the cosine similarity between documents and explore and plot the output of your calculation.

Навыки, которые вы получите

  • cosine similarity
  • Text Analysis
  • Document Similarity
  • Data Visualization (DataViz)
  • Text Corpus

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Load textual data into R and turn it into a corpus object and understand the concept of calculating document similarity 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. Calculate cosine similarity across documents and plot the output

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.