К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Hands-on Text Mining and Analytics · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Hands-on Text Mining and Analytics

Курс от Yonsei University
Средний≈ 14.1 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists. Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.

Навыки, которые вы освоите

Unsupervised LearningText MiningData MiningMachine Learning MethodsSupervised LearningAnalyticsData PreprocessingUnstructured DataNatural Language ProcessingData ProcessingClassification AlgorithmsJava

Программа курса

6 модулей · 45 учебных материалов

01Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course6 материалов

Explaining the course and the code base

1.1 Description of the course including the objectives and outcomesВидео1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasetsВидео1.3 How-to-do: workspace installation and setupВидео1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)Видео

Учитесь у экспертов

Min Song

Professor

Hands-on Text Mining and Analytics
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 14.1 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Польский

Часть программы вашего университета
What is Text Mining?Чтение
y-TextMiner installation and a simple Java programВзаимная проверка
02Text Preprocessing7 материалов

Text preprocessing and social media data collection

2.1 Description of possible project ideasВидео2.2 What is text mining?Видео2.3 Description of preprocessing techniquesВидео2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatizationВидео2.5 How-to-do: N-GramsВидеоText PreprocessingЧтениеPreprocessing PracticeВзаимная проверка
03Text Analysis Techniques9 материалов

Stemming, Lemmatization, POS tagging, Named Entity Extraction, and Dependency Parsing

3.1 Description of stopword removal, stemming, and POS taggingВидео3.2 Explanations of named entity recognitionВидео3.3 Explanations of dependency parsingВидео3.4 How-to-do: stopword removal and stemmingВидео3.5 How-to-do: NER and POS TaggingВидео3.6 How-to-do: constituency and dependency parsingВидеоStemming and LemmatizationЧтениеNamed Entity RecognitionЧтениеText Analysis PracticeВзаимная проверка
04Term Weighting and Document Classification8 материалов

TF-IDF and Document Classification

4.1 Explanations of TF*IDFВидео4.2 Explanations of document classificationВидео4.3 Explanations of sentiment analysisВидео4.4 How-to-do: computation of tf*idf weightingВидео4.5 How-to-do: classification with Logistic RegressionВидеоText ClassificationЧтениеTF-IDFЧтениеDocument Classification PracticeВзаимная проверка
05Sentiment Analysis8 материалов

Sentiment classification with Stanford's RNN, LingPipe's Logistic Regression, and SentiWordNet

5.1 Explanations of sentiment analysis with supervised learningВидео5.2 Explanations of sentiment analysis with unsupervised learningВидео5.3 Explanations of sentiment analysis with CoreNLP, LingPipe and SentiWordNetВидео5.4 How-to-do: sentiment analysis with CoreNLPВидео5.5 How-to-do: sentiment analysis with LingPipeВидео5.6 How-to-do: sentiment analysis with SentiWordNetВидеоOpinion mining and sentiment analysis by Bo Pang and Lillian LeeЧтениеSentiment Analysis PracticeВзаимная проверка
06Topic Modeling7 материалов

Topic Modeling with Mallet's LDA and DMR

6.1 Description of Topic ModelingВидео6.2 Explanations of LDA and DMRВидео6.3 Description of Topic Modeling with MalletВидео6.4 How-to-do: LDAВидео6.5 How-to-do: DMRВидеоIntroduction to Probabilistic Topic Models by David BleiЧтениеTopic Modeling PracticeВзаимная проверка