Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Text Analysis in Python for Social Scientists: Discovery and Exploration

  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 21,00 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

Text is everywhere, and it is a fantastic resource for social scientists. However, because it is so abundant, and because language is so variable, it is often difficult to extract the information we want. There is a whole subfield of AI concerned with text analysis (natural language processing). Many of the basic analysis methods developed are now readily available as Python implementations. This Element will teach you when to use which method, the mathematical background of how it works, and the Python code to implement it.

Muu info

A practical guide to text analysis with Python: the intuition, the math, the code.
Introduction 1(2)
Background 3(1)
1 Prerequisites
3(2)
2 What's in a Word
5(14)
3 Regular Expressions
19(5)
4 Pointwise Mutual Information
24(3)
5 Representing Text
27(24)
Exploration: Finding Structure in the Data
50(1)
6 Matrix Factorization
51(8)
7 Clustering
59(6)
8 Language Models
65(7)
9 Topic Models
72(12)
Appendix A English Stopwords 84(1)
Appendix B Probabilities 85(5)
References 90