コーパス言語学とデジタル人文学のためのテクスト分析<br>Text Analytics for Corpus Linguistics and Digital Humanities : Simple R Scripts and Tools (Language, Data Science and Digital Humanities)

個数:
  • 予約

コーパス言語学とデジタル人文学のためのテクスト分析
Text Analytics for Corpus Linguistics and Digital Humanities : Simple R Scripts and Tools (Language, Data Science and Digital Humanities)

  • 現在予約受付中です。出版後の入荷・発送となります。
    重要:表示されている発売日は予定となり、発売が延期、中止、生産限定品で商品確保ができないなどの理由により、ご注文をお取消しさせていただく場合がございます。予めご了承ください。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 236 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781350370869
  • DDC分類 006.312

Full Description

Do you want to gain a deeper understanding of how big tech analyses and exploits our text data, or investigate how political parties differ by analysing textual styles, associations and trends in documents? Or create a map of a text collection and write a simple QA system yourself?

This book explores how to apply state-of-the-art text analytics methods to detect and visualise phenomena in text data. Solidly based on methods from corpus linguistics, natural language processing, text analytics and digital humanities, this book shows readers how to conduct experiments with their own corpora and research questions, underpin their theories, quantify the differences and pinpoint characteristics. Case studies and experiments are detailed in every chapter using real-world and open access corpora from politics, World English, history, and literature. The results are interpreted and put into perspective, pitfalls are pointed out, and necessary pre-processing steps are demonstrated. This book also demonstrates how to use the programming language R, as well as simple alternatives and additions to R, to conduct experiments and employ visualisations by example, with extensible R-code, recipes, links to corpora, and a wide range of methods. The methods introduced
can be used across texts of all disciplines, from history or literature to party manifestos and patient reports.

Contents

List of Figures
List of Tables
Acknowledgements
1. Introduction
2. Spikes of Frequencies and First Steps in UNIX
3. Frequency Lists and First Steps in R
4. Overuse and Keywords and Using R Libraries
5. Document Classification and Supervised ML in LightSide and R
6. Topic Modelling and Unsupervised ML with Mallet and R
7. Kernel Density Estimation for Conceptual Maps
8. Distributional Semantics
9. BERT Models
10. Conclusions
References
Index

最近チェックした商品