このコースについて
4.0
37件の評価
8件のレビュー

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約24時間で修了

推奨:5 hours/week...

英語

字幕:英語, スペイン語, 中国語(簡体)

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シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

...
4件のビデオ (合計53分), 1 reading, 1 quiz
4件のビデオ
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9 分
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15 分
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13 分
1件の学習用教材
What is Text Mining?10 分
2
3時間で修了

Text Preprocessing

...
5件のビデオ (合計67分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
2.2 What is text mining?10 分
2.3 Description of preprocessing techniques11 分
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20 分
2.5 How-to-do: N-Grams14 分
1件の学習用教材
Text Preprocessing10 分
3
3時間で修了

Text Analysis Techniques

...
6件のビデオ (合計62分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
3.2 Explanations of named entity recognition11 分
3.3 Explanations of dependency parsing8 分
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14 分
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6 分
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9 分
2件の学習用教材
Stemming and Lemmatization10 分
Named Entity Recognition10 分
4
3時間で修了

Term Weighting and Document Classification

...
5件のビデオ (合計52分), 2 readings, 1 quiz
5件のビデオ
4.2 Explanations of document classification11 分
4.3 Explanations of sentiment analysis9 分
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10 分
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11 分
2件の学習用教材
Text Classification10 分
TF-IDF10 分
5
3時間で修了

Sentiment Analysis

...
6件のビデオ (合計59分), 1 reading, 1 quiz
6件のビデオ
5.2 Explanations of sentiment analysis with unsupervised learning10 分
5.3 Explanations of sentiment analysis with CoreNLP, LingPipe and SentiWordNet10 分
5.4 How-to-do: sentiment analysis with CoreNLP8 分
5.5 How-to-do: sentiment analysis with LingPipe9 分
5.6 How-to-do: sentiment analysis with SentiWordNet10 分
1件の学習用教材
Opinion mining and sentiment analysis by Bo Pang and Lillian Lee10 分
6
3時間で修了

Topic Modeling

...
5件のビデオ (合計55分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
6.2 Explanations of LDA and DMR10 分
6.3 Description of Topic Modeling with Mallet13 分
6.4 How-to-do: LDA11 分
6.5 How-to-do: DMR11 分
1件の学習用教材
Introduction to Probabilistic Topic Models by David Blei10 分
4.0
8件のレビューChevron Right

人気のレビュー

by KAMay 31st 2017

Excellent theory and hands-on lab codes. It'd be great if you could also cover how-to in other relevant programming languages using R or Python.

講師

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Min Song

Professor
Library & Information Technology

延世大学校(Yonsei University)について

Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea. Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world. Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。