Introduction to Topic Modelling in R

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Load textual data into R, and pre-process it

Convert textual data into a document feature matrix Run an LDA topic model on your data

Clock1
BeginnerBásico
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

By the end of this project, you will know how to load and pre-process a data set of text documents by converting the data set into a document feature matrix and reducing it’s dimensionality. You will also know how to run an unsupervised machine learning LDA topic model (Latent Dirichlet Allocation). You will know how to plot the change in topics over time as well as explore the distribution of topic probability in each document.

Habilidades que você desenvolverá

  • sampling
  • Topic Modelling
  • Unsupervised Learning
  • Data Visualization (DataViz)
  • Text Corpus

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Load textual data into R, and pre-process it to prepare it for topic modelling

  2. Convert textual data into a document feature matrix and reduce its dimensionality before applying the model.

  3. Run an LDA topic model on your data and explore the topics identified by the model as well as the most frequently used words associated with each topic.

  4. Plot the change in topics over time in your data as well as to explore the distribution of topic probabilities in each of your textual documents.

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.