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Auteur Nicolas Turenne
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Faire une suggestion Affiner la rechercheAnalyse de données textuelles sous R / Nicolas Turenne
Titre : Analyse de données textuelles sous R Type de document : texte imprimé Auteurs : Nicolas Turenne, Auteur ; Jean-Charles Pomerol, Auteur Editeur : London : ISTE éditions Année de publication : 2016 Collection : Sciences cognitives Importance : 318 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-7840-5107-5 Note générale : Bibliogr. p. [299]-307. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Exploration de données
Analyse des données
R (logiciel)
Analyse du discours -- InformatiqueIndex. décimale : 519.6 Mathématique numérique. Analyse numérique. Programmation. (informatique). Science des ordinateurs. Résumé :
Cet ouvrage est un guide complet pour l'analyse de données textuelles. Il s'appuie sur un ensemble de bibliothèques géré par le langage R, logiciel libre de traitement de données et d'analyse statistiques. Didactique, Analyse de données textuelles sous R présente les étapes préalables d'opérations de base comme le chargement des données, le découpage en tokens ou la conversion en matrice terme-document. Il détaille également les tâches les plus complexes comme l'association des segments de discours à des locuteurs d'un entretien, l'extraction et la visualisation des thèmes, la classification des mots, l'indexation et la recherche des documents ou l'extraction des relations entre entités nommées. Cet ensemble d'opérations doit pouvoir s'intégrer dans un écosystème de plateformes d'analyse comme un système de recommandation, d'aide à la traduction ou d'analyse des médias sociaux.Note de contenu : Au sommaire :
1. R, généralités et installation.
2. Charger des données : entrées/sorties sous R.
3. Ressources statiques : dictionnaires et collections.
4. Ressources dynamiques : récupération des données.
5. Analyse des distributions de mots.
6. Analyse de questions ouvertes.
7. Analyse généraliste : matrice et associations.
8. Analyse généraliste : termes et analyse des correspondances.
9. Analyse de la lisibilité.
10. Détection d'entités nommées.
11. Extraction de relations entre entités.
12. Modèles de positionnement de données.
13. Analyse d'opinion.
14. Recherche de documents.
15. Modèles pour la catégorisation.
16. Visualisation sémantique.Analyse de données textuelles sous R [texte imprimé] / Nicolas Turenne, Auteur ; Jean-Charles Pomerol, Auteur . - ISTE éditions, 2016 . - 318 p. : ill. ; 24 cm. - (Sciences cognitives) .
ISBN : 978-1-7840-5107-5
Bibliogr. p. [299]-307. - Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Exploration de données
Analyse des données
R (logiciel)
Analyse du discours -- InformatiqueIndex. décimale : 519.6 Mathématique numérique. Analyse numérique. Programmation. (informatique). Science des ordinateurs. Résumé :
Cet ouvrage est un guide complet pour l'analyse de données textuelles. Il s'appuie sur un ensemble de bibliothèques géré par le langage R, logiciel libre de traitement de données et d'analyse statistiques. Didactique, Analyse de données textuelles sous R présente les étapes préalables d'opérations de base comme le chargement des données, le découpage en tokens ou la conversion en matrice terme-document. Il détaille également les tâches les plus complexes comme l'association des segments de discours à des locuteurs d'un entretien, l'extraction et la visualisation des thèmes, la classification des mots, l'indexation et la recherche des documents ou l'extraction des relations entre entités nommées. Cet ensemble d'opérations doit pouvoir s'intégrer dans un écosystème de plateformes d'analyse comme un système de recommandation, d'aide à la traduction ou d'analyse des médias sociaux.Note de contenu : Au sommaire :
1. R, généralités et installation.
2. Charger des données : entrées/sorties sous R.
3. Ressources statiques : dictionnaires et collections.
4. Ressources dynamiques : récupération des données.
5. Analyse des distributions de mots.
6. Analyse de questions ouvertes.
7. Analyse généraliste : matrice et associations.
8. Analyse généraliste : termes et analyse des correspondances.
9. Analyse de la lisibilité.
10. Détection d'entités nommées.
11. Extraction de relations entre entités.
12. Modèles de positionnement de données.
13. Analyse d'opinion.
14. Recherche de documents.
15. Modèles pour la catégorisation.
16. Visualisation sémantique.Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire 057395 519.6 TUR Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible Consultation sur place
