This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort.
Text Mining and Analytics
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Text Mining and Analytics
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining
Dozent: ChengXiang Zhai
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4.5
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Clustering Algorithms
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Probabilistic Models
- Kategorie: Sentiment Analysis
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14 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
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2 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in
During this module, you will learn the overall course design, an overview of natural language processing techniques and text representation, which are the foundation for all kinds of text-mining applications, and word association mining with a particular focus on mining one of the two basic forms of word associations (i.e., paradigmatic relations).
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9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
During this module, you will learn more about word association mining with a particular focus on mining the other basic form of word association (i.e., syntagmatic relations), and start learning topic analysis with a focus on techniques for mining one topic from text.
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10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
During this module, you will learn topic analysis in depth, including mixture models and how they work, Expectation-Maximization (EM) algorithm and how it can be used to estimate parameters of a mixture model, the basic topic model, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), and how Latent Dirichlet Allocation (LDA) extends PLSA.
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10 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
During this module, you will learn text clustering, including the basic concepts, main clustering techniques, including probabilistic approaches and similarity-based approaches, and how to evaluate text clustering. You will also start learning text categorization, which is related to text clustering, but with pre-defined categories that can be viewed as pre-defining clusters.
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9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
During this module, you will continue learning about various methods for text categorization, including multiple methods classified under discriminative classifiers, and you will also learn sentiment analysis and opinion mining, including a detailed introduction to a particular technique for sentiment classification (i.e., ordinal regression).
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7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
During this module, you will continue learning about sentiment analysis and opinion mining with a focus on Latent Aspect Rating Analysis (LARA), and you will learn about techniques for joint mining of text and non-text data, including contextual text mining techniques for analyzing topics in text in association with various context information such as time, location, authors, and sources of data. You will also see a summary of the entire course.
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8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Plug-in
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (52 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Pennsylvania
Campus BBVA
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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AC
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Geprüft am 11. Feb. 2017
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Geprüft am 1. Nov. 2017
R
5
Geprüft am 27. Dez. 2020
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