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资料视觉化
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- 可视化软件 (2)
- ⊙系统化学习路径从文本分析基础概念、语料库结构探索、文本资料视觉化，到聚类辨识文本相似性、情感分析与机器学习，循序渐进，逐步搭建完整框架。⊙理论结合实作透过丰富案例与步骤式操作指南，引导读者使用r及quanteda等套件，立即动手建立可复制的文本分析工作流程。⊙横跨社科、文学与商业聚焦「以问题为导向」的应用场景，协助研究者与实务工作者有效解读文本数据，洞察人类行为与社会脉动。在数据驱动的时代，文本分析是揭示人类语言奥祕的关键方法。本书以r与quanteda生态系为核心，示范如何从语料库中挖掘模式、趋势与洞见，助力学术研究，也为政策、商业与社会决策提供实证基础。全书循序渐进：1.语料库结构与预处理：分词、n-gram、tf-idf等基础技术。2.聚类与相似性分析：以阶层与k-means等方法刻画文本关系。3.情感分析与机器学习：结合svm、随机森林等模型，完成精细分类与预测。每章均附完整r程序码、真实案例与图形化流程，读者可即学即用，迅速将方法转化为学术或业界成果。 (1)
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