政治学

Supervised Machine Learning for Text Analysis in R

Emil Hvitfeldt; Julia Silge

英文原名: Supervised Machine Learning for Text Analysis in R

可免费阅读的文本预测专题书,以R流程连接文本特征、模型训练、验证和公平性,适合已有统计与编程基础的政治及社会科学研究者。

需要的基础

需要R实作能力,以及回归、分类和模型评价基础。熟悉整洁数据会更好;本书将既有建模能力扩展到文本。

难度等级
中级
学术层次
研究生
political-scienceresearch-methodsspecialist reading

01 / 导读

导读

适合谁

适合已用预测模型、希望系统分析文档的政治与社会研究者。应用跨多个领域,包括法律文本;读者仍须自行提出研究问题并论证标签,不能把技术指南视为完整政治测量理论。

需要的基础

需要R实作能力,以及回归、分类和模型评价基础。熟悉整洁数据会更好;本书将既有建模能力扩展到文本。

覆盖内容

从文本预处理与特征构造进入常规机器学习及神经方法,检验分词等决定如何影响预测。准确率只是分析的一部分,还应审视标签、政治概念及受影响群体之间的关系。

如何使用

先手工标注小样本并记录分歧,再训练模型。让评价文档与训练流程分开,包括预处理决定。比较简单基准与复杂方法,按相关群体检查误差;解释预测能够支持什么,避免把预测成功当成因果证明。

版本与来源

作者网站按CC BY-NC-SA4.0提供完整在线版,并链接纸本。序言说明监督学习范围。实践时按在线版指引记录软件包版本;纸本出版信息与后来的网站日期未必代表同一修订。

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