کتاب Learn Emotion Analysis with R

کتاب Learn Emotion Analysis with R یا یادگیری تجزیه و تحلیل احساسات با R یک کتاب فوق‌العاده مناسب برای یادگیری ماشین با زبان R با مثال‌هایی جذاب و در دنیای واقعی است. این کتاب در 4 بخش و 12 فصل به یادگیری این زبان برای پردازش زبان طبیعی یا NLP می‌پردازد. حالا به شرح مقدمه‌ی این کتاب از زبان نویسنده خواهیم پرداخت.

مقدمه‌ای بر کتاب Learn Emotion Analysis with R:

این کتاب نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس واژه‌نامه را پوشش می‌دهد. تجزیه و تحلیل احساسات در دنیای مدرن بسیار حیاتی است و جریان اصلی پردازش زبان طبیعی (NLP) است.

این کتاب کاربردهای زیادی در بازاریابی، مدیریت منابع انسانی، پزشکی و غیره دارد. این کتاب بر اساس کار عملی انجام شده در زمینه تجزیه و تحلیل احساسات است. این کتاب جدا از بحث در مورد مفاهیم تجزیه و تحلیل احساسات، نحوه توسعه برنامه‌های کاربردی برای تجزیه و تحلیل احساسات را مورد بحث قرار می‌دهد.

این کتاب شامل کد کامل برای برنامه‌های کاربردی مورد بحث در این کتاب است. کتاب Learn Emotion Analysis with R به تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر واژه‌نامه می‌پردازد، زیرا اگر لغت‌نامه بدون هیچ‌گونه نیاز اضافی در دسترس باشد، می‌توان برنامه‌هایی را ایجاد کرد. این کتاب مکانیسم‌های به دست آوردن واژه‌نامه‌های مناسب را مورد بحث قرار می‌دهد. این کتاب همچنین درباره مطالب واژه‌نامه‌ها بحث می‌کند.

با استفاده از این مفاهیم، خوانندگان می‌توانند واژه‌نامه‌های خود را بسازند روش دیگر در تجزیه و تحلیل احساسات استفاده از یادگیری ماشین است. با این حال، این امر مستلزم جمع‌آوری داده‌های مناسب به همراه برچسب‌هایی است که بر اساس آن‌ها می‌توان دستگاه را آموزش داد.

اگر مفاهیم تجزیه و تحلیل احساسات و یادگیری ماشین شناخته شده باشد، انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس یادگیری ماشین یک چالش عمده نیست. بنابراین، با استفاده از مفاهیم تجزیه و تحلیل احساسات از کتاب Learn Emotion Analysis with R و کنار هم قرار دادن دانش درباره یادگیری ماشین، خوانندگان می‌توانند گام بعدی را برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر اساس یادگیری ماشین بردارند.

بیشتر بخوانید: کتاب Introducing Machine Learning

لازم به ذکر است که تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین فقط به دلیل اینکه داده‌های کافی در دسترس نیست که بر اساس آن‌ها ماشین‌ها می‌توانند برای تجزیه و تحلیل احساسات آموزش ببینند، رایج نیست.

از آنجا که همه برنامه‌های مورد بحث در کتاب Learn Emotion Analysis with R به زبان R نوشته شده است، کتاب با بحث در مورد اصول برنامه‌نویسی R شروع می‌شود. این امر به این دلیل است که خوانندگان حتی در زمینه برنامه‌نویسی و/یا برنامه‌نویسی R هیچ مشکلی در درک کتاب ندارند.

برنامه‌های کاربردی مورد بحث در این کتاب با Shiny نوشته شده است. بنابراین، کتاب Learn Emotion Analysis with R نحوه نوشتن برنامه‌های درخشان را قبل از بحث در مورد تجزیه و تحلیل احساسات مورد بحث قرار می‌دهد.

کتاب Learn Emotion Analysis with R به 4 بخش تقسیم شده است.

بخش 1 درباره برنامه‌نویسی R بحث می‌کند. از آنجا که برنامه‌نویسی R یک موضوع بزرگ است و تمرکز اصلی کتاب Learn Emotion Analysis with R نیست، کتاب Learn Emotion Analysis with R فقط مفاهیم و روش‌های برنامه‌نویسی R مورد نیاز برای درک برنامه‌های تجزیه و تحلیل احساسات مورد بحث در این کتاب را مورد بحث قرار می‌دهد.

همه مفاهیم و روش‌های برنامه‌نویسی R با ذکر مثال‌های کاربردی مورد بحث قرار گرفته است.

بخش 2 درباره برنامه‌نویسی براق بحث می‌کند. از آنجا که برنامه‌نویسی درخشان یک موضوع بزرگ است و تمرکز اصلی کتاب Learn Emotion Analysis with R نیست، این کتاب فقط مفاهیم و روش‌های برنامه‌نویسی درخشان مورد نیاز برای درک برنامه تجزیه و تحلیل احساسات مورد بحث در کتاب Learn Emotion Analysis with R را مورد بحث قرار می‌دهد. در این بخش 2 برنامه براق مورد بحث قرار می گیرد. کد کامل این برنامه‌ها در این قسمت گنجانده شده است.

بخش 3 در مورد تجزیه و تحلیل احساسات بحث می‌کند. قبل از بحث در مورد تجزیه و تحلیل احساسات، بخش مورد بحث تجزیه و تحلیل احساسات است. این بخش با بحث ایجاد برنامه کاربردی برای تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از برنامه‌نویسی درخشان که با استفاده از آن می توانید تجزیه و تحلیل احساسات را برای هر متنی که در یک فایل متنی موجود است، انجام دهید، خاتمه می‌یابد. کتاب Learn Emotion Analysis with R همچنین در مورد چگونگی گسترش این مفاهیم برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی متنی که در هر قالب دیگری مانند فایل‌های PDF موجود است، بحث می‌کند.

بخش 4 در مورد کاربرد عملی تجزیه و تحلیل احساسات بحث می‌کند. در این بخش، تجزیه و تحلیل داده‌های زنده از توییتر برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. با مطالعه این بخش، می‌توان روش‌هایی را برای به دست آوردن داده‌ها از توییتر و تجزیه و تحلیل داده‌های موجود در توییتر توسعه داد.

این بخش با ایجاد برنامه‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌های توییتر به پایان می رسد. کتاب Learn Emotion Analysis with R شامل یک فصل پاداش برای بحث در مورد نحوه به دست آوردن داده‌ها از WhatsApp و تجزیه و تحلیل آن است. کتاب Learn Emotion Analysis with R شامل 12 فصل است که به 4 بخش تقسیم شده است و یک فصل پاداش شامل موارد زیر است:

بخش 1

فصل 1 با معرفی R. هدف ارائه می‌شود. این فصل نحوه دستیابی و نصب R و RStudio را مورد بحث قرار می‌دهد. در این فصل موارد مورد نیاز برای دستگاه‌های Apple Mac و دستگاه‌های Windows مورد بحث قرار می‌گیرد. این فصل نحوه آزمایش نصب را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل با بحث در مورد بردارها و بسته‌ها خاتمه می‌یابد.

فصل 2 به معرفی نحوه انجام عملیات ساده با استفاده از برنامه‌نویسی R می‌پردازد. فصل به معرفی فریم‌های داده می‌پردازد که یکی از ساختارهای اساسی داده در R. عملیات مختلف ممکن بر روی قاب داده‌ها در این فصل مورد بحث قرار گرفته است. این فصل همچنین نحوه بارگذاری داده‌ها از فایل‌های CSV و پایگاه داده‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل با ایجاد تجسم از داده‌های موجود در Data Frames به پایان می‌رسد.

فصل 3 ایجاد برنامه‌های کاربردی با استفاده از برنامه‌نویسی R را هدف قرار می‌دهد. 2 برنامه در این فصل مورد بحث قرار می‌گیرد – برنامه تبدیل شماره به کلمات و برنامه ایجاد ابر Word از هر داده داده شده (از داده‌های ساختار یافته و داده‌های بدون ساختار). برای ایجاد برنامه کاربردی، این فصل نحوه نوشتن ساختارهای برنامه‌نویسی اولیه مانند شرایط و حلقه‌ها با استفاده از برنامه‌نویسی R را مورد بحث قرار می‌دهد.

بخش 2

فصل 4 معرفی برنامه‌نویسی براق است. این فصل ساختار اساسی یک برنامه درخشان را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل نحوه ایجاد یک برنامه درخشان، کامپایل آن و انتشار آن در شبکه جهانی وب را مورد بحث قرار می‌دهد.

در فصل 5 نحوه توسعه یک برنامه درخشان برای تبدیل اعداد به کلمات مورد بحث قرار می‌گیرد.

در فصل 6 نحوه توسعه یک برنامه کاربردی درخشان برای ایجاد یک کلمه Word از داده‌های بدون ساختار در یک فایل متنی یا یک فایل PDF بحث می شود. این فصل همچنین در مورد RMarkdowns و نحوه ایجاد RMarkdowns بحث می‌کند. این فصل نحوه ادغام برنامه‌های براق با RMarkdowns را مورد بحث قرار می‌دهد.

بخش 3

فصل 7 در مورد تجزیه و تحلیل احساسات بحث خواهد کرد. فصل با بحث در مورد واژه‌نامه‌ها شروع می‌شود. این فصل نحوه استخراج داده‌ها از یک متن داده شده برای تجزیه و تحلیل احساسات را مورد بحث قرار می‌دهد. این فصل نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات و نحوه تجسم تجزیه و تحلیل را مورد بحث قرار می‌دهد.

فصل 8 در مورد تجزیه و تحلیل احساسات بحث خواهد کرد. این فصل با بحث در مورد نحوه پاکسازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل احساسات شروع می‌شود. سپس، تجزیه و تحلیل گام به گام داده‌ها انجام می‌شود که منجر به استخراج رایج‌ترین احساس بیان شده در متن می‌شود. این فصل همچنین نحوه تجسم تجزیه و تحلیل در هر مرحله را مورد بحث قرار می‌دهد.

در فصل 9 نحوه ایجاد یک برنامه درخشان برای انجام تجزیه و تحلیل احساسات هر متنی که در فایل متنی ارائه شده است، مورد بحث قرار می گیرد.

بخش 4

فصل 10 به تجزیه و تحلیل داده‌های توییتر می پردازد. این فصل نیازهای اولیه برای بدست آوردن و تجزیه و تحلیل داده‌ها از توییتر را مورد بحث قرار می‌دهد.

در فصل 11 نحوه انجام تجزیه و تحلیل احساسات بر روی داده‌های به دست آمده از توییتر بحث خواهد شد. این فصل با بحث در مورد نحوه به دست آوردن داده‌ها از توییتر شروع می شود. این فصل به تجزیه و تحلیل داده‌های به دست آمده از توییتر می‌پردازد. این فصل با بحث در مورد چگونگی استخراج رایج‌ترین احساسات بیان شده در توییت‌های به دست آمده پایان می‌یابد.

در فصل 12 نحوه توسعه یک برنامه درخشان برای انجام تحلیل احساسات توییت‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد. در بخش پاداش نحوه اخذ واتساپ و تجزیه و تحلیل آن بحث خواهد شد.

سرفصل‌های کتاب Learn Emotion Analysis with R:

• Section 1
  • 1. Getting Started with R
  • 2. Simple Operations Using R
  • 3. Developing Simple Applications in R
• Section 2
  • 4. Structure of a Shiny Application
  • 5. Shiny Application 1
  • 6. Shiny Application 2
• Section 3
  • 7. Sentiment Analysis
  • 8. Emotion Analysis
  • 9. ZEUSg
• Section 4
  • 10. Introduction to Twitter Data Analysis
  • 11. Emotion Analysis on Twitter Data
  • 12. Chidiya
• Index

فایل کتاب Learn Emotion Analysis with R را می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.