Text Mining

Fernando Batista e Ricardo Ribeiro

Conteúdo

1. Introdução ao Python e ao Jupyter Notebook (opcional)
   • Jupyter notebook e exemplos introdutórios de Python
   • Homework: Introduction to Python and exercises
   • Leitura de ficheiros CSV
2. Pré-processamento com vista à representação de documentos
   • Tokenização básica, tokenização com NLTK, tokenização de tweets
   • Representação de documentos. Ver também este tutorial sobre gensim
   • Natural Language Processing (NLP) libraries
3. Intelligent word representations
   • Embeddings: word2vec, glove, etc
4. Classificação de textos
5. Análise de Sentimento
   • Exemplos introdutórios
   • Features and document representation
   • Sentiment classification (scikit-learn)
   • Testing all the approaches, including pre-trained models (draft)
6. Modelação de tópicos

Referências

1. Linguagem python (wikipedia)

2. Jupyter notebook beginner's guide