Text analysis python social par hovy dirk (41 résultats)
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Edité par Cambridge University Press 2022
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Edité par Cambridge University Press 3/17/2022 2022
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Edité par Cambridge University Press 2021
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Edité par Cambridge University Press 2021
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Paperback. Etat : New. Text is everywhere, and it is a fantastic resource for social scientists. However, because it is so abundant, and because language is so variable, it is often difficult to extract the information we want. There is a whole subfield of AI concerned with text analysis (natural language processing). Many of th…e basic analysis methods developed are now readily available as Python implementations. This Element will teach you when to use which method, the mathematical background of how it works, and the Python code to implement it.
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Edité par Cambridge University Press, GB 2022
Série : Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences, Livre 11 sur 16. Livre 11 sur 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences
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Paperback. Etat : New. Text contains a wealth of information about about a wide variety of sociocultural constructs. Automated prediction methods can infer these quantities (sentiment analysis is probably the most well-known application). However, there is virtually no limit to the kinds of things we can predict from text: power…, trust, misogyny, are all signaled in language. These algorithms easily scale to corpus sizes infeasible for manual analysis. Prediction algorithms have become steadily more powerful, especially with the advent of neural network methods. However, applying these techniques usually requires profound programming knowledge and machine learning expertise. As a result, many social scientists do not apply them. This Element provides the working social scientist with an overview of the most common methods for text classification, an intuition of their applicability, and Python code to execute them. It covers both the ethical foundations of such work as well as the emerging potential of neural network methods.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press 2021
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Edité par Cambridge University Press 2022
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Edité par Cambridge University Press 2022
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Edité par Cambridge University Press 2022-03 2022
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Edité par Cambridge University Press 2021-01 2021
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Vendeur : Kennys Bookstore, Olney, MD, Etats-UnisKennys Bookstore
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Etat : New. 2021. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
Langue : anglais
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Vendeur : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandeKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Etat : New. 2022. New. Paperback. . . . . .
Langue : anglais
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Edité par Cambridge University Press, GB 2022
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Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-UniRarewaves.com UK
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EUR 25,48
EUR 75,33 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Paperback. Etat : New. Text contains a wealth of information about about a wide variety of sociocultural constructs. Automated prediction methods can infer these quantities (sentiment analysis is probably the most well-known application). However, there is virtually no limit to the kinds of things we can predict from text: power…, trust, misogyny, are all signaled in language. These algorithms easily scale to corpus sizes infeasible for manual analysis. Prediction algorithms have become steadily more powerful, especially with the advent of neural network methods. However, applying these techniques usually requires profound programming knowledge and machine learning expertise. As a result, many social scientists do not apply them. This Element provides the working social scientist with an overview of the most common methods for text classification, an intuition of their applicability, and Python code to execute them. It covers both the ethical foundations of such work as well as the emerging potential of neural network methods.
Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, GB 2021
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Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-UniRarewaves.com UK
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EUR 25,48
EUR 75,33 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Paperback. Etat : New. Text is everywhere, and it is a fantastic resource for social scientists. However, because it is so abundant, and because language is so variable, it is often difficult to extract the information we want. There is a whole subfield of AI concerned with text analysis (natural language processing). Many of th…e basic analysis methods developed are now readily available as Python implementations. This Element will teach you when to use which method, the mathematical background of how it works, and the Python code to implement it.
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Edité par Cambridge University Press, Cambridge 2021
Série : Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences, Livre 7 sur 16. Livre 7 sur 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences
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Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
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Langue : anglais
Edité par Cambridge University Press, Cambridge 2022
Série : Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences, Livre 11 sur 16. Livre 11 sur 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences
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Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Paperback. Etat : new. Paperback. Text contains a wealth of information about about a wide variety of sociocultural constructs. Automated prediction methods can infer these quantities (sentiment analysis is probably the most well-known application). However, there is virtually no limit to the kinds of things we can predict from…text: power, trust, misogyny, are all signaled in language. These algorithms easily scale to corpus sizes infeasible for manual analysis. Prediction algorithms have become steadily more powerful, especially with the advent of neural network methods. However, applying these techniques usually requires profound programming knowledge and machine learning expertise. As a result, many social scientists do not apply them. This Element provides the working social scientist with an overview of the most common methods for text classification, an intuition of their applicability, and Python code to execute them. It covers both the ethical foundations of such work as well as the emerging potential of neural network methods. This Element provides the working social scientist with an overview of the most common methods for text classification, an intuition of their applicability, and Python code to execute them. It covers both the ethical foundations of such work as well as the emerging potential of neural network methods. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Edité par Cambridge University Press 2022
Série : Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences, Livre 11 sur 16. Livre 11 sur 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences
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EUR 11,59 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
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