《textanalytics》课程简单总结（4）：课程总结

最新推荐文章于 2024-06-25 09:35:42 发布
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分类专栏： 机器学习——文本挖掘 《Text Mining and Analytics》
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46952507
本课程涵盖文本分类、意见挖掘及情感分析等主题。通过Ordinal Logistic Regression等方法进行情感倾向分析，并探讨了PLSA及其多种变形，如Latent Aspect Rating Analysis等。此外，还介绍了结合社会网络和时间序列监督的情境文本挖掘技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列，讲的非常不错哦。


最后讲了文本分类，和plsa的几种变形，包括：

opinion mining和sentiment analysis：Ordinal Logistic Regression

opinion mining和sentiment analysis：Latent Aspect Rating Analysis

Contextual Text Mining: Contextual Probabilistic Latent Semantic Analysis

Contextual Text Mining:  Mining Topics with Social Network as Context

Contextual Text Mining:  Mining Causal Topics with Time Series Supervision



文本数据分析神器—— IBM BigInsights Text Analytics
数控小J 对大数据的探索与见解
08-30 4129
文本数据在我们的生活中无处不在：在微信朋友圈、微博中发表的感想；在论坛上发表的评价商品的帖子；由应用后台自动生成的机器日志等。这类数据本身包含了大量有用的信息，但由于文本表达方式可以很灵活，在不需要严格遵循语法的情况下也能准确表达信息。比如下图中表达人物年龄就有三种不同的说法。
《textanalytics》课程简单总结（2）：topic mining
mmc2015的专栏
07-19 2142
coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列，讲的非常不错哦。     1、“term as topic”有很多问题：   2、Improved Idea: Topic = Word Distribution：     3、定义问题（Probabilistic Topic Mining and Anal
开源项目 `text_analytics` 使用教程
最新发布
gitblog_00068的博客
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开源项目 text_analytics 使用教程 1. 项目介绍 text_analytics 是一个基于 Python 的开源项目，专注于提供基本的文本分析和自然语言处理（NLP）功能。该项目旨在支持计算语言学和自然语言处理领域的入门课程，帮助用户快速上手并实践相关技术。 text_analytics 提供了多种功能，包括但不限于： 文本特征提取 浅层分类 主题模型训练 词向量训练 文档和词簇...
SPSS学习系列之SPSS Text Analytics是什么？
weixin_30487317的博客
02-26 441
　　不多说，直接上干货！ 　　IBM® SPSS® Text Analytics 是一个IBM® SPSS® Modeler 完全集成内插式插件，它采用了先进语言技术和Natural Language Processing (NLP)，以快速处理大量无结构文本数据，抽取和组织关键概念，以及将这些概念分为各种类别。抽取的概念和类别可以和现有结构化数据中进行组合（例如人...
Text analytics(1): Text Preprocessing
qq_38395376的博客
01-23 398
Pipeline Model of Text Interpretation The steps of text preprocessing 1.Language identification 2.Tokenization 3.Morphological analysis (simplest form: stemming) 4.Sentence splitting 5.Part of speech...
《textanalytics》课程简单总结（1）：两种word relations——Paradigmatic vs. Syntagmatic
mmc2015的专栏
07-18 1万+
coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列，讲的非常不错哦。 1、两种关系：Paradigmatic vs. Syntagmatic（聚合和组合） • Paradigmatic:  A & B have paradigmatic relation if they can be substituted f
《textanalytics》课程简单总结（1）：两种word relations——Paradigmatic vs. Syntagmatic（续）
mmc2015的专栏
07-18 2646
coursera上的公开课《https://www.coursera.org/course/textanalytics》系列，讲的非常不错哦。 3、挖掘Syntagmatic（组合）关系： 有时间再总结。。
scikit-learn：在实际项目中用到过的知识点（总结）
mmc2015的专栏
07-27 7179
零、所有项目通用的： http://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46851245（数据集格式和预测器） http://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/46852755（加载自己的原始数据） （适合文本分类问题的 整个语料库加载） http://blog.youkuaiyun.com/mmc2
大数据分析笔记 (6) - 文本分析 (Text Analysis)
weixin_43861350的博客
11-22 2万+
大数据分析笔记 - 文本分析总览文本分析步骤挑战第一步：收集原始文本数据(Collecting Raw Text)第二步：表示文本 (Representing Text)第三步：词频-逆文档频率(TFIDF - Term Frequency - Inverse Document Frequency)词频 (Term Frequency)Term Frequency 问题词语的文档频率 (Document Frequency of a term)逆文档频率 (Inverse Document Frequenc
26种数据挖掘软件比较及介绍
Tulongf的专栏
04-18 1万+
1、数据挖掘软件之ANGOSS软件公司 KnowledgeSTUDIO 平台：NT , Windows 9X 功能：CHAID算法，支持PMML，留有与SAS、S-Plus的接口，能够灵活地导入外部模型和产生规则，包含神经网络建模的能力 优点：响应快，模型、文档易于理解，决策树分析直观/性能良好，SDK中容易加入新的算法 缺点：决策树不能编辑打印，SDK缺乏数据预处理阶段的函数，没有示例
自然语言处理
artemisrj的专栏
11-07 1708
好像有时候会用到自然语言处理。 包括一些概念性东西和知识整理。 知乎上面整理的自然语言入门的知识贴 http://www.zhihu.com/question/19895141 coursera上面有一个哥伦比亚 https://www.coursera.org/course/nlangp 这里介绍自然语言处理的应用在于语言的自动翻译，人机对话，信息提取（从非结
Survey of Aspect-based Sentiment Analysis Datasets
myl1992的专栏
06-06 887
基于方面的情感分析（ABSA）是一个自然语言处理问题，需要分析用户生成的评论，以确定：a）被审查的目标实体，b）它所属的高级方面，以及c）对目标和方面表达的情感。ABSA的语料库数量众多但分散，这使得研究人员很难快速确定最适合特定ABSA子任务的语料库。本研究旨在建立一个语料库，用于对自主ABSA系统进行训练和评估。此外，我们还概述了有关各种ABSA及其子任务的主要语料库，并强调了研究人员在选择语料库时应考虑的几个语料库特征。...
CIKM-2014论文《Latent Aspect Mining via Exploring Sparsity and Intrinsic Information》阅读笔记
flyingfish93的博客
10-04 272
权且当做阅读笔记。   The goal of this work:  1. 发现当前review未知的aspect信息，然后预测用户对于这些aspect的评分（Ratings）; 2. 挖掘每个aspect的关键terms(topic modeling过程)。 Aspects: 比Domain小一层的单位，一个Domain下面包含了多个aspects Aspect sparsity ...
scikit-learn：CountVectorizer提取tf都做了什么
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http://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#lsa 第2.5.2部分： 2.5.2. Truncated singular value decomposition and latent semantic analysis（截断SVD和LSA/LSA） 先说明：latent semantic indexing, LSI和l
scikit-learn：训练分类器、预测新数据、评价分类器
mmc2015的专栏
07-13 9429
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 构建分类器，以NB为例： from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB clf = MultinomialNB().fit(X_tfidf, rawData.target) 要
LDA文本建模（4）——算法细节、伪代码、实现
mmc2015的专栏
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上面的产生过程简单描述为：
文本建模常用的预处理方法——特征选择方法（CHI和IG）
mmc2015的专栏
07-06 7237
本篇关于TF-IDF/CHI/IG， 文本建模系列会不断更新。。。。
微博用户影响力分析
mmc2015的专栏
01-14 5681
1）类PageRank算法     PageRank算法核心在于一个假设，质量高的网页所指向的网页的质量必定也高。对于微博影响力同样有：影响力高的用户关注的用户的影响力必定也高。     首先构建微博关系网，那么类PageRank算法如下：     a）赋予所有用户相同的影响力权重。     c）将每个用户的影响力权重按照其关注的人数等量分配。     d）对每个用户来说，其影响力等
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