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Practical Text Analytics: Maximizing the Value of Text Data


Practical Text Analytics: Maximizing the Value of Text Data
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  • 10475148


Beschreibung

Chapter 1. Introduction to Text Analytics.- Chapter 2. Fundamentals of Content Analysis.- Chapter 3. Text Analytics Roadmap.- Chapter 4. Text Pre-Processing.- Chapter 5. Term-Document Representation.- Chapter 6. Semantic Space Representation and Latent Semantic Analysis.- Chapter 7. Cluster Analysis: Modeling Groups in Text.- Chapter 8. Probabilistic Topic Models.- Chapter 9. Classification Analysis: Machine Learning Applied to Text.- Chapter 10. Modeling Text Sentiment: Learning and Lexicon Models.- Chapter 11. Storytelling Using Text Data.- Chapter 12. Visualizing Results.- Chapter 13. Sentiment Analysis of Movie Reviews using R.- Chapter 14. Latent Semantic Analysis (LSA) in Python.- Chapter 15. Learning-Based Sentiment Analysis using RapidMiner.- Chapter 16. SAS Visual Text Analytics.

Eigenschaften

Breite: 158
Gewicht: 658 g
Höhe: 239
Länge: 23
Seiten: 285
Sprachen: Englisch
Autor: Chelsey Hill, Murugan Anandarajan, Thomas Nolan

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