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    Chapter 1 R語言下載與設置
    第一節 R軟體下載
    一、前言
    二、R下載教學
    第二節 介紹R
    一、R介面與設置
    第三節 RStudio下載
    一、RStudio下載教學
    第四節 介紹RStudio
    一、RStudio介面與設置

    Chapter 2 讀入與初步了解R資料
    第一節 前言
    第二節 設定R的工作環境
    一、設定工作的編碼系統
    二、設定工作資料夾
    第三節 將資料讀入R
    一、將不同形式的檔案讀入R
    二、物件命名
    三、執行R程式
    第四節 了解R資料
    一、透過物件區的菜單鳥瞰
    二、指代資料中變項和觀察值
    三、描述R的資料特徵
    四、以圖形呈現變項的特徵
    第五節 儲存資料

    Chapter 3 資料的初步清理:使用dplyr
    第一節 前言
    一、安裝套件
    第二節 用dplyr整理資料
    一、重新排列資料(遞增、遞減)
    二、選擇資料
    三、刪除資料
    四、修改變項
    五、概括內容資料(樣本)的特徵
    六、分組處理的功能

    Chapter 4 資料的進階清理
    第一節 前言
    第二節 增加變項
    一、直接產生並賦值
    二、從舊變項產生
    三、從文字變項(strings)中提取
    第三節 清理文字資料(strings)
    一、strings的清理功能介紹
    二、查找
    三、替換
    四、黏貼
    第四節 編碼員間編碼信度
    一、隨機抽取樣本
    二、交叉編碼
    三、計算編碼員間信度或電腦與編碼員間效度
    第五節 畫資料的時間序列圖
    一、介紹
    二、計算每天的報導量
    三、定義時間變項
    四、使用ggplot2畫圖

    Chapter 5 斷詞和詞頻
    第一節 前言
    第二節 斷詞
    一、基本概念介紹
    二、使用tidytext的unnest_tokens指令斷詞
    三、計算詞頻
    四、套用停頓詞字典
    五、畫圖
    六、套用用戶字典
    七、使用jiebaR斷詞
    第三節 詞頻分析
    一、描述一整個文集
    二、比較不同文集之間的差異

    Chapter 6 情緒分析和字典法
    第一節 前言
    第二節 情緒分析簡介
    第三節 字典法和常用的情緒字典
    第四節 情緒詞的詞頻計算
    第五節 情緒分析的研究應用
    一、套用和驗證字典
    二、更精準的情緒測量
    三、考察情緒分數與其他變項之間的關係

    Chapter 7 tf-idf值的計算和應用
    第一節 tf-idf的概念介紹
    第二節 tf-idf的計算
    第三節 tf-idf的應用
    一、比較不同文類的獨特性
    二、在機器學習中代表文檔的內容特徵
    三、作為過濾關鍵詞的標準
    第四節 其他過濾關鍵詞的方法
    第五節 文字探勘結果的統計分析

    Chapter 8 主題建模
    第一節 前言
    第二節 LDA的原理和應用步驟
    一、第一步:斷詞
    二、第二步:詞彙向量化、尺度縮減及製作dtm
    三、第三步:決定最佳主題數目
    四、第四步:進行主題建模並為主題命名
    五、 第五步:考察每個主題和metadata之間的關係
    六、第六步:報告主題出現的比例、資料檔合併
    第三節 K-means的原理和應用步驟

    Chapter 9 有監督式的機器學習
    第一節 機器學習在文字探勘的應用
    第二節 機器學習的定義和基本步驟
    第三節 機器學習的程式碼練習:迴歸模型
    一、讀入有標示的資料,並分成訓練集和測試集
    二、分別對訓練集和測試集的文字資料建立dfm
    三、使用演算法從訓練集中學習,建立一個模型
    四、用模型預測測試集中的資料
    五、測量表現(measure model performance)
    六、用訓練好的模型預測未標示的資料
    第四節 機器學習的程式碼練習:分類模型
    一、SVM(SUPPORT VECTOR MACHINE)
    二、LOGISTIC REGRESSION
    三、NAÏVE BAYES
    四、WORDSCORES TEXT MODEL

    Chapter 10 詞的關係
    第一節 前言
    第二節 Bigram及其應用
    一、Bigram的製作
    二、Bigram的詞頻計算
    三、Bigram的應用
    第三節 共現詞(concordance)
    一、詞的關係一:出現在同一篇文章中
    二、詞的關係二:出現在一定的距離內

    Chapter 11 語意網絡的社會網絡分析
    第一節 前言
    第二節 社會網絡分析的重要概念介紹
    第三節 讀入網絡資料
    第四節 網絡資料的形式和轉換
    一、網絡資料的基本形式
    二、網絡資料不同形式之間的轉換
    三、Two-mode data
    第五節 語意網絡的描述性分析
    一、整體網絡分析
    二、節點分析
    三、組和次團體的分析(subgroups and communities)
    第六節 分析兩個網絡的關係
    一、比較兩個網絡的相似程度
    二、計算兩個網絡之間的相關程度
    三、考察多個網絡之間的關係

    Chapter 12 抓取網站資料
    第一節 前言
    第二節 觀察資料
    一、了解資料型態
    二、觀察原始碼
    第三節 資料抓取
    一、套件介紹
    二、抓取一篇文章
    三、抓取一頁搜尋頁面的所有文章
    四、抓取所有搜尋頁面的所有文章

    參考文獻
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