Workshop Para mineria de texto

pre requisitos.

1. Instalar R y Rstudio. (recomendamos este tutorial de Rladies)
2. Instalar los siguientes paquetes:

install.packages('tidyverse')
install.packages('tm')
install.packages('rtweet')
install.packages('wordcloud2')
install.packages('topicmodels')
install.packages('LDAvis')
install.packages('tsne')
install.packages('devtools')
install.packages('jsonlite')
devtools::install_github("VerbalExpressions/RVerbalExpressions")

1. Tener cuenta de twitter, y de twitter developer (se aplica desde acá). Como aplicar a una cuenta de developer de twitter no es trivial, y no siempre se conceden los permisos, se puede venir sin este requisito, aunque es necesario para replicar los procesamientos en otros proyectos.

2. Es aconsejable tener una base de R y R studio para poder seguir mejor el desarrollo del curso. En caso de no tener experiencia previa en R se recomienda estas notas introductorias de Laura Ación y Riva Quiroga

3. Descargar los materiales del curso:

usethis::use_course('https://github.com/DiegoKoz/workshop_text_mining/archive/master.zip')

Materiales:

• Explicacion
• Práctica Guiada
• Práctica Independiente

Temario:

• Introducción
• Análisis de texto en Ciencias Sociales
• Bag of Words
• Normalización
  • Caracteres especiales.
• Distancia de palabras
• Distancia de caracteres
• Distancia Conceptual
• Distancia de Documentos
  • Similitud Coseno
• Topic Modelling
• Implementaciones en R:
  • rtweet
  • tm
  • RVerbalExpressions
  • wordcloud2
  • LDAvis
  • tsne