文本 – 拓端

R语言汽车口碑数据采集抓取、文本数据分词和词云可视化实现

By tecdat12月 5, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术分词, 口碑, 数据采集, 文本, 汽车, 词云

本文以R语言为工具，帮助客户对汽车网站的口碑数据进行抓取，并基于文本数据分词技术进行数据清理和统计。

Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

By tecdat1月 10, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术knn, K最邻近算法, LDA, svm, tf-idf, 主题模型, 支持向量机, 文本, 文本数据, 评论文本数据, 贝叶斯, 逻辑回归, 酒店, 随机森林

随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。

Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM，KNN，多层感知器，朴素贝叶斯，随机森林，GBDT对比

By tecdat9月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LSTM, nlp, python, twitter, 推特, 文本, 神经网络, 自然语言处理, 词云

Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，致力于服务公众对话。

R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据

By tecdat5月 17, 2022大数据部落Keras, LSTM, 分类, 文本, 文本数据, 神经网络, 长短期记忆, 长短期记忆人工神经网络, 长短期记忆模型, 长短期记忆神经网络, 长短期记忆网络, 问答

本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

By tecdat11月 19, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, t-SNE, 主题建模, 可视化, 文本, 文本挖掘, 新闻组, 聚类, 词云, 降维

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术。

Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类

By tecdat7月 21, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LSTM, matlab, 分类, 文本, 深度学习, 神经网络, 长短期记忆

这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。

R语言自然语言处理（NLP）：情感分析新闻文本数据

By tecdat1月 8, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术nlp, R语言, 情感分析, 文本, 文本情感分析, 文本挖掘, 新闻文本数据, 自然语言处理

本文对R中的文本内容进行情感分析。此实现利用了各种现有的字典，此外，还可以创建自定义词典。自定义词典使用LAS

游记数据感知旅游目的地形象

By tecdat9月 2, 2020可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 数据, 文本, 文本挖掘, 旅游, 游记, 驴友

越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知，也可以放松身心、愉悦心情，是一种受欢迎的精神消费。

Rapidminer关联规则和文本挖掘模型对评论数据进行分析

By tecdat8月 26, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Rapidminer, 关联规则, 文本, 文本挖掘, 模型

关联规则是if / then语句，可帮助发现看似无关的数据之间的关系。关联规则的一个示例是“如果客户购买鸡蛋，那么他有80％的可能性也购买牛奶”。

用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

By tecdat11月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Keras, LSTM, nlp, python, 分类, 文本, 神经网络

最近我们被客户要求撰写关于开发具有多个输出的文本分类模型的研究报告。

用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成

By tecdat11月 6, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Keras, nlp, python, 人工智能, 文本, 文本生成, 深度学习

深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。

R语言文本挖掘tf-idf,主题建模，情感分析,n-gram建模研究

By tecdat9月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术n-gram, 主题建模, 情感分析, 文本, 文本挖掘

最近我们被客户要求撰写关于文本挖掘的研究报告。我们对20个Usenet公告板的20,000条消息进行分析。

在PYTHON中进行主题模型LDA分析

By tecdat9月 3, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, python, 主题模型, 文本, 文本处理, 文本挖掘

主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。

R语言中LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析

By tecdat8月 2, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, topic modeling, 主题模型, 文本, 文本数据

在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。

看推特数据如何”塑造”地区形象

By tecdat8月 12, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 推特, 数据, 文本, 文本分析, 文本挖掘, 爬虫, 舆情分析, 采集

高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。

R语言对twitter推特数据进行文本挖掘

By tecdat1月 16, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, twitter, 挖掘, 推特, 文本, 文本挖掘

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。

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