具体描述
读后感
大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...
评分大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了文本处理的基本概念，适合入门. 能马上跟着动手分析. 缺点是没有更多、高深的方法。如果时间紧张，可以多看书中的图，很好理解 代码: [https://github.com/dgrtwo/tidy-text-mining] 写成notebook可能会更直接 文本分析的本质: 分词 → 关键...
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用户评价
包写的很好，作者经历也非常传奇。我第一次关注她的时候这本书才是一个框架。作者是天体物理phd，毕业之后因为生孩子停职了一段时间，之后求职不顺，想起了研究生搬砖常用的stack overflow，索性直接转行。有段时间我个人主页用的还是她的模版
评分非常好的一本小书，大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了基本的文本处理概念，适合入门，不啰嗦、而且提供了几个完整的例子，很好学。 (1) 文本处理的处理概念：分词 (tokenization), 可以分词/词组/句子来处理. (2) 分析方法：频率，相关性，相对频率 (tf-idf), 主题聚类 (lda方法), 情感分析 (通过关键词匹配来做). 时间有限可以多看当中的图，很好理解
评分看到友邻标，也凑个热闹。如果不做媒体大数据分析的话，其实还是蛮不实用的。
评分非常好的一本小书，大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了基本的文本处理概念，适合入门，不啰嗦、而且提供了几个完整的例子，很好学。 (1) 文本处理的处理概念：分词 (tokenization), 可以分词/词组/句子来处理. (2) 分析方法：频率，相关性，相对频率 (tf-idf), 主题聚类 (lda方法), 情感分析 (通过关键词匹配来做). 时间有限可以多看当中的图，很好理解
评分非常好的一本小书，大概1个周末能读完，简洁扼要介绍了基本的文本处理概念，适合入门，不啰嗦、而且提供了几个完整的例子，很好学。 (1) 文本处理的处理概念：分词 (tokenization), 可以分词/词组/句子来处理. (2) 分析方法：频率，相关性，相对频率 (tf-idf), 主题聚类 (lda方法), 情感分析 (通过关键词匹配来做). 时间有限可以多看当中的图，很好理解
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