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University of Illinois Urbana-Champaign

Exploration et analyse de texte

ChengXiang Zhai

Instructeur : ChengXiang Zhai

71 636 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(726 avis)

33 heures pour terminer
3 semaines à 11 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Modèles probabilistes
  • Catégorie : Analyse des sentiments

Détails à connaître

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Évaluations

14 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Exploration de données
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  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 7 modules dans ce cours

Vous vous familiariserez avec le cours, vos camarades de classe et notre environnement d'apprentissage. L'orientation vous aidera également à acquérir les compétences techniques requises pour le cours.

Inclus

2 vidéos5 lectures2 devoirs1 plugin

Au cours de ce module, vous apprendrez la conception générale du cours, une vue d'ensemble des techniques de traitement du langage naturel et de la représentation des textes, qui sont la base de toutes sortes d'applications d'exploration de textes, et l'exploration d'associations de mots avec un accent particulier sur l'exploration d'une des deux formes de base d'associations de mots (c'est-à-dire, les relations paradigmatiques).

Inclus

9 vidéos1 lecture2 devoirs

Au cours de ce module, vous en apprendrez davantage sur l'extraction d'associations de mots, en vous concentrant plus particulièrement sur l'extraction de l'autre forme fondamentale d'association de mots (c'est-à-dire les relations syntagmatiques), et vous commencerez à apprendre l'analyse de sujets en vous concentrant sur les techniques d'extraction d'un sujet à partir d'un texte.

Inclus

10 vidéos1 lecture2 devoirs

Au cours de ce module, vous apprendrez l'analyse thématique en profondeur, y compris les modèles de mélange et leur fonctionnement, l'algorithme de maximisation des attentes (EM) et comment il peut être utilisé pour estimer les paramètres d'un modèle de mélange, le modèle thématique de base, l'analyse sémantique latente probabiliste (PLSA), et comment l'allocation de dirichlet latent (LDA) étend la PLSA.

Inclus

10 vidéos2 lectures2 devoirs1 devoir de programmation

Au cours de ce module, vous apprendrez le text clustering, y compris les concepts de base, les principales techniques de clustering, y compris les approches probabilistes et les approches basées sur la similarité, et comment évaluer le text clustering. Vous commencerez également à apprendre la catégorisation de textes, qui est liée au regroupement de textes, mais avec des catégories prédéfinies qui peuvent être considérées comme des grappes prédéfinies.

Inclus

9 vidéos1 lecture2 devoirs

Au cours de ce module, vous continuerez à apprendre les différentes méthodes de catégorisation des textes, y compris les méthodes multiples classées dans les classificateurs discriminants, et vous apprendrez également l'analyse des sentiments et l'exploration d'opinion, y compris une introduction détaillée à une technique particulière de classification des sentiments (c.-à-d. la régression ordinale).

Inclus

7 vidéos1 lecture2 devoirs

Au cours de ce module, vous poursuivrez votre apprentissage de l'analyse des sentiments et de l'exploration d'opinion en mettant l'accent sur l'analyse des aspects latents (LARA), et vous découvrirez des techniques d'exploration conjointe de données textuelles et non textuelles, y compris des techniques d'exploration de texte contextuel pour analyser des sujets dans le texte en association avec diverses informations contextuelles telles que l'heure, le lieu, les auteurs et les sources de données. Vous trouverez également un résumé de l'ensemble du cours.

Inclus

8 vidéos1 lecture2 devoirs1 plugin

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (52 évaluations)
ChengXiang Zhai
University of Illinois Urbana-Champaign
4 Cours104 289 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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726 avis

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LV
5

Révisé le 26 juil. 2020

GP
5

Révisé le 1 nov. 2017

WP
4

Révisé le 22 août 2017

Emplacement réservé

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