Heutiger Testraketenstart

Stufe 8 wird exklusiv der Sentimentanalyse gewidmet.

Heute in Stufe 8b:

Textmining mit R - Sentimentanalyse

Datenquelle: ‘From Group to Individual Labels using Deep Features’, Kotzias et. al,. KDD 2015

Download-Link zum kompletten R-Code für dieses Text-Mining-Beispiel: https://www.data-science-blog.com/download/textMiningTeaser.rmd

Dr. Dietrich Wettschereck

Dietrich Wettschereck (PhD) ist seit 30 Jahren als Forscher, Unternehmer, Programmierer und Berater in den Bereichen KI und Machine Learning tätig. Seine wissenschaftliche Karriere beendete er 1997 mit über 20 Publikationen (u.a. im Machine Learning Journal, der NIPS und dem Artificial Intelligence Review Journal). Seitdem hat er eine Vielzahl von innovativen Analyse- und Entwicklungsprojekten sowohl für Konzerne als auch Start-Ups erfolgreich umgesetzt. Seit 2018 ist Dietrich Wettschereck Head of AI bei der tarent solutions GmbH, einer Technologieagentur mit Sitz in Bonn, Köln, Berlin und Bukarest.

Text Mining mit R | Hands on datascience | Sco...

Ein schönes Tutorial, was durch den "textMiningTeaser.rmd", der einfach in RStudio geladen werden kann, und wo zusammengehörende Blöcke von Codezeilen als Chunks ganz einfach mit einem Klick abgespielt {sagt fim das so?} werden können, nochmal aufgewertet und abgerundet wird ... aber es könnte sein, dass ich grade leicht ins Labern aufgedriftet bin ;-)

Soweit ich sehe, stammt das Tutorial von 2015. Zwei Dinge haben bei mir - womöglich wegen Änderungen in den verwendeten Paketen - nicht funktioniert:

1.

corpus <- Corpus(DataframeSource(data.frame(labelled$text)))

if (rerun) {

  tree <- rpart(formula, data = trainingData)

  save(tree, file=sprintf("%s-tree.RData", prefix))

} else {

  load(file=sprintf("c:/tmp/%s-tree.RData", prefix))

}

if (rerun) {

    svmModel <- svm(formula, data = trainingData)

    save(svmModel, file=sprintf("%s-svm.RData", prefix))

  } else {

    load(file=sprintf("c:/tmp/%s-svm.RData", prefix))

  }

Diese Zeilen habe ich nach meinem Gutdünken angepasst - keine Gewähr auf Korrektigkeit, laufen tutete es aber dann so.

Weil es hier in der Textformatierung unschön aussieht, verlinke ich hiermit das PDF, was ich aus meinem RStudio aus der Vorlage von Herrn Wettschereck mit meinen behelfmässigen Korrekturen zur Einsicht erzeugt habe:

textMiningTeaser_angepasst.pdf

Ich hoffe, ich habe anderen Interessierten damit einen Gefallen tun können (und ohne Irreführung, schließlich bin ich Laie).

Ach, genau! Außerdem habe ich die Amazon-TEXT-Datei als Amazon_X-CSV-Datei gespeichert, nachdem ich aus ersterer ein paar Labels entfernt habe. Denn iwi gab es in den vorgefundenen Textdateien gar keine nicht gelabelten Zeilen (mehr?). Viel Mühe habe ich mir damit (noch) nicht gegeben - aus Zeitgründen, heute war mächtig viel zu erledigen für mich. Ich hoffe, dass ich das bald nachholen kann. Was? Diese Stufe ein bisschen ausführlicher und besser zu dokumentieren.

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Aussicht auf (teilweise wahrscheinlich) kommende Stufen (unsortierte Linksammlung)

Text Mining mit R – Data Science Blog Handling Strings with R Hands on datascience | Scoop.it Text Mining mit R | Hands on datascience | Sco... tm.pdf

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Besonders herausstellen möchte ich (aus gewissen, mir nur bekannten Gründen):

Cyberhate Text-Mining - Können Analytics den Hass im Netz eindämmen?

Einführung in die Sentiment Analyse | ixto GmbH

Anschauen lohnt sich (für mich).

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