Introducció
La mineria de text i el processament del llenguatge natural (PLN) són camps que es centren en l'extracció d'informació útil de textos no estructurats. Aquest mòdul t'introduirà a les tècniques bàsiques i avançades per treballar amb dades textuals utilitzant R.
Objectius del Mòdul
- Comprendre els conceptes bàsics de la mineria de text i el PLN.
- Aprendre a preprocessar dades textuals.
- Aplicar tècniques de modelatge de text.
- Implementar models de PLN per a tasques com la classificació de text i l'anàlisi de sentiments.
Conceptes Bàsics
Què és la Mineria de Text?
La mineria de text és el procés d'extracció d'informació significativa de textos no estructurats. Això pot incloure la identificació de patrons, tendències i relacions dins del text.
Què és el Processament del Llenguatge Natural?
El PLN és una branca de la intel·ligència artificial que se centra en la interacció entre els ordinadors i el llenguatge humà. Inclou tasques com la traducció automàtica, la classificació de text, l'anàlisi de sentiments, etc.
Preprocessament de Text
Passos de Preprocessament
- Lectura de Dades Textuals
- Neteja de Text
- Tokenització
- Eliminació de Paraules Buida
- Lematització i Estematització
Exemple Pràctic
# Instal·lar i carregar paquets necessaris
install.packages("tm")
install.packages("SnowballC")
install.packages("wordcloud")
library(tm)
library(SnowballC)
library(wordcloud)
# Lectura de dades textuals
text <- c("Aquest és un exemple de text per a la mineria de text.",
"El processament del llenguatge natural és fascinant.",
"R és una eina poderosa per a l'anàlisi de dades.")
# Creació d'un Corpus
corpus <- Corpus(VectorSource(text))
# Neteja de text
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("catalan"))
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
# Tokenització
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
# Visualització de la matriu de termes
inspect(dtm)Explicació del Codi
- Lectura de Dades Textuals: Es crea un vector de text amb exemples.
- Creació d'un Corpus: Es converteix el text en un corpus utilitzant
CorpusiVectorSource. - Neteja de Text: Es transforma el text a minúscules, s'eliminen les puntuacions, els números, les paraules buides i els espais en blanc.
- Tokenització: Es crea una matriu de termes de documents (DTM) que representa la freqüència de les paraules en els documents.
Modelatge de Text
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
TF-IDF és una tècnica que reflecteix la importància d'una paraula en un document en relació amb un conjunt de documents.
Anàlisi de Sentiments
# Instal·lar i carregar el paquet sentimentr
install.packages("sentimentr")
library(sentimentr)
# Anàlisi de sentiments
sentiments <- sentiment(text)
print(sentiments)Explicació del Codi
- TF-IDF: Es calcula la importància de les paraules en els documents utilitzant la funció
weightTfIdf. - Anàlisi de Sentiments: Es calcula el sentiment dels textos utilitzant el paquet
sentimentr.
Exercicis Pràctics
Exercici 1: Preprocessament de Text
Preprocessa el següent text eliminant les paraules buides i les puntuacions, i converteix-lo a minúscules.
Solució
corpus <- Corpus(VectorSource(text))
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("catalan"))
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
inspect(corpus)Exercici 2: Anàlisi de Sentiments
Realitza una anàlisi de sentiments del següent text.
Solució
Resum
En aquest mòdul, hem après els conceptes bàsics de la mineria de text i el processament del llenguatge natural. Hem explorat tècniques de preprocessament de text, modelatge de text amb TF-IDF i anàlisi de sentiments. Aquests coneixements et permetran començar a treballar amb dades textuals i aplicar tècniques de PLN en els teus projectes.
En el següent mòdul, ens endinsarem en l'anàlisi de sèries temporals, on aprendrem a treballar amb dades que varien al llarg del temps.
Programació en R: De Principiant a Avançat
Mòdul 1: Introducció a R
- Introducció a R i RStudio
- Sintaxi Bàsica de R
- Tipus de Dades i Estructures
- Operacions i Funcions Bàsiques
- Importació i Exportació de Dades
Mòdul 2: Manipulació de Dades
- Vectors i Llistes
- Matrius i Arrays
- Data Frames
- Factors
- Manipulació de Dades amb dplyr
- Manipulació de Cadenes
Mòdul 3: Visualització de Dades
- Introducció a la Visualització de Dades
- Gràfics Base de R
- Conceptes Bàsics de ggplot2
- ggplot2 Avançat
- Visualitzacions Interactives amb plotly
Mòdul 4: Anàlisi Estadística
- Estadístiques Descriptives
- Distribucions de Probabilitat
- Proves d'Hipòtesi
- Correlació i Regressió
- ANOVA i Proves de Chi-Cuadrat
Mòdul 5: Gestió Avançada de Dades
- Gestió de Dates i Hores
- Reestructuració de Dades
- Treballant amb Grans Conjunts de Dades
- Web Scraping
- APIs i JSON
Mòdul 6: Conceptes Avançats de Programació
- Escriure Funcions
- Depuració i Gestió d'Errors
- Programació Orientada a Objectes en R
- Programació Funcional
- Computació Paral·lela
Mòdul 7: Aprenentatge Automàtic amb R
- Introducció a l'Aprenentatge Automàtic
- Preprocessament de Dades
- Aprenentatge Supervisat
- Aprenentatge No Supervisat
- Avaluació i Ajust de Models
Mòdul 8: Temes Especialitzats
- Anàlisi de Sèries Temporals
- Anàlisi de Dades Espacials
- Mineria de Text i Processament del Llenguatge Natural
- Bioinformàtica amb R
- Anàlisi de Dades Financeres