تجزیه و تحلیل متن و پیش بینی بوسیله کدنویسی در زبان Python

متن منبع غنی از بینش برای مشاغل است. وب سایت ها ، رسانه های اجتماعی ، ایمیل و گپ ها همه حاوی داده های ارزشمند مشتری هستند. اما برای به دست آوردن جوایز ، باید بتوانید مقادیر زیادی از متن بدون ساختار را تجزیه و تحلیل کنید. استخراج متن یک مهارت اساسی برای هر کسی است که در داده های بزرگ و علوم داده کار می کند. این دوره به تکنیک های استخراج متن برای استخراج ، پاکسازی و پردازش متن با استفاده از پایتون و کتابخانه های Scikit-Learn و NLTK آموزش می دهد. Kumaran Ponnambalam نحوه انجام تجزیه و تحلیل متن را با استفاده از تکنیک های محبوب مانند Word Cloud و تجزیه و تحلیل احساسات توضیح می دهد. وی سپس نحوه پیش بینی با داده های متنی را با استفاده از خوشه بندی ، طبقه بندی و توصیه ها نشان می دهد - در غیر این صورت به عنوان متن پیش بینی شناخته می شود. در طول راه ، او مفاهیم مهم تحلیلی متن مانند لماتیزاسیون و n-grams را معرفی می کند.

عنوان اصلی : Text Analytics and Predictions with Python Essential Training

سرفصل های دوره :

مقدمه:
نیاز به مهارت های استخراج متن در علوم داده
مقدمه ای برای تجزیه و تحلیل متن
پیش نیازهای دوره
با استفاده از نوت بوک Jupyter
1. کلمه ابر:
Word Cloud Concepts
تهیه داده برای یک کلمه ابر
نمایش کلمه ابر
تقویت کلمه ابر
2. تجزیه و تحلیل احساسات:
هدف
تهیه داده ها برای تجزیه و تحلیل احساسات
یافتن احساسات
خلاصه و نمایش
3. خوشه بندی:
هدف
تهیه داده برای خوشه بندی
خوشه بندی K-
بهینه سازی k-means
4. طبقه بندی :
هدف
تهیه داده برای طبقه بندی
طبقه بندی ساده لوح
پیش بینی های متن
5. متن پیش بینی :
مفاهیم متن پیش بینی
تهیه داده ها برای متن پیش بینی
ساخت پایگاه داده N-Grams
توصیه کلمه بعدی
نتیجه گیری:
مراحل بعدی