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Text Analysis with R for Students of Literature

Buch | Hardcover
XVI, 194 Seiten
2014 | 2014
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-03163-7 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Text Analysis with R for Students of Literature - Matthew L. Jockers
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This practical introduction explores core R procedures and processes and offers a thorough understanding of the possibilities of computational text analysis at both micro and macro scales. Each chapter concludes with a set of practice exercises.

The author, Matthew L. Jockers, is Associate Professor of English and Director of the Nebraska Literary Lab at the University of Nebraska in Lincoln. Jockers's text mining research has been featured in the New York Times, Nature, the Chronicle of Higher Education, Wired, New Scientist, Smithsonian, NBC News and many others. Jockers blogs about his research at www.matthewjockers.net.

R Basics.- First Foray into Text Analysis with R.- Accessing and Comparing Word Frequency Data.- Token Distribution Analysis.- Correlation.- Measures of Lexical Variety.- Hapax Richness.- Do It KWIC.- Do It KWIC (Better).- Text Quality, Text Variety, and Parsing XML.- Clustering.- Classification.- Topic Modeling.- Appendix A: Variable Scope Example.- Appendix B: The LDA Buffet.- Appendix C: Code Repository.- Appendix D: R Resources.- Practice Exercise Solutions.- Index.

Erscheint lt. Verlag 3.7.2014
Reihe/Serie Quantitative Methods in the Humanities and Social Sciences
Zusatzinfo XVI, 194 p. 40 illus., 10 illus. in color.
Verlagsort Cham
Sprache englisch
Maße 155 x 235 mm
Gewicht 444 g
Themenwelt Geisteswissenschaften Sprach- / Literaturwissenschaft Sprachwissenschaft
Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Sozialwissenschaften Soziologie Empirische Sozialforschung
Schlagworte Computational Literary Studies • Computergestützte Textanalyse • Corpus Linguistics and R • digital humanities • Linguistic Computing • programming • Programming and Literature • R • text analysis • text classification • Text Clustering • Text Mining
ISBN-10 3-319-03163-5 / 3319031635
ISBN-13 978-3-319-03163-7 / 9783319031637
Zustand Neuware
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