R语言中2017年文本分析技术解析

资源摘要信息:"《2017-Text Analysis in R》是关于在R语言环境下进行文本分析的专业书籍。R语言作为一种统计编程语言，它在数据分析领域有着广泛的应用，特别是对于文本数据的处理和分析。文本分析是数据科学的一个重要分支，它涉及到从非结构化的文本数据中提取有价值的信息，并通过统计和机器学习方法对这些信息进行分析。 本书的标题直接指明了其内容的核心，即2017年的文本分析实践教程，重点在于使用R语言进行文本数据的分析。在描述中提到这是专门为R语言中的文本分析而撰写的书籍，这表明读者可以期望在这本书中找到针对R语言特化的文本分析方法和技巧。 考虑到本书的标签为“r in”，这可能意味着书中所介绍的内容将紧密围绕R语言本身及其生态系统展开。R语言拥有丰富的文本分析包和工具，如tm、quanteda、text2vec等，这些工具在书中可能会有详细的讲解和实践案例。标签“r in”也暗示读者应该已经具备一定的R语言基础，以便能够跟上书中的高级话题。 关于压缩包中包含的文件“2017-Text Analysis in R.pdf”，这个PDF文件很可能是上述书籍的电子版本。这个电子书文件将包含书籍的所有章节内容、实例代码、分析案例和可能的练习题。通过阅读这个文件，读者可以学习到如何使用R语言进行文本预处理、文本挖掘、词频分析、主题建模、情感分析等高级文本分析技术。 文本预处理部分可能会介绍如何清洗文本数据，包括去除停用词、标点符号，以及词干提取等。文本挖掘章节可能涉及如何将文本转化为可以进行分析的数据结构，如文档-词项矩阵(document-term matrix)。词频分析部分将展示如何统计和比较词的频率，以识别文本中的关键词汇。主题建模章节则可能介绍如何通过算法如隐含狄利克雷分布(LDA)来发现文本集合中的隐藏主题。情感分析部分则涉及如何判断文本的情感倾向，是正面、负面还是中性。 由于这是一本2017年的书籍，其内容可能反映了当时文本分析和R语言的最新进展。读者可以期望从中学到当时最流行的技术和方法论，而且由于R语言和文本分析领域发展迅速，读者在学习这本教程时也可能会想要结合最新的资源和更新，例如R语言的更新版本和最新的文本分析包。" 以上总结了《2017-Text Analysis in R》这本书籍的基本信息和可能涵盖的知识点。该书适合对文本分析有兴趣的数据分析师、数据科学家以及研究者，特别是那些已经具备R语言使用经验的读者。通过阅读这本书籍，读者可以学习到如何利用R语言的强大功能进行深入的文本数据挖掘和分析。