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Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences
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Text as Data shows how to combine new sources of data, machine learning tools, and social science research design to develop and evaluate new insights.
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Dettagli del prodotto
| Publisher | Princeton University Press |
| Publication date | March 29, 2022 |
| Language | English |
| Print length | 360 pages |
| ISBN-10 | 0691207550 |
| ISBN-13 | 978-0691207551 |
| Item Weight | 2.31 pounds (1.05 kg) |
| Dimensions | 7 x 1 x 10 inches (17.8 x 2.5 x 25.4 cm) |
A chi è consigliato?
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Social Scientists
Ideal for researchers in social sciences looking to utilize machine learning for data analysis and insights.
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Data Analysts
Perfect for professionals analyzing textual data, providing tools to extract valuable information from large datasets.
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Students
Beneficial for students studying data science or social sciences, offering foundational knowledge in machine learning applications.
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Casual Readers
Not suitable for those seeking light reading without prior knowledge of machine learning or social science concepts.
DESCRIZIONE DEL PRODOTTO
Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences
Domande e risposte dei clienti
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Data Modeling & Design Editorial Review
The book "Text as Data: A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences" offers a unique pragmatic approach to NLP and text analysis, particularly useful for social scientists and those interested in becoming a computational social scientist. The authors introduce a new framework to research, emphasizing the importance of splitting data between training and testing sets. While the book is easy to read and has a nice introduction, it lacks concrete technique implementations, making it challenging for newcomers to fully comprehend its implications. Additionally, certain chapters are written by different authors, resulting in an unbalanced approach to concept explanation. The book offers a practical solution-based perspective compared to most other technical-focused books, making it a favorite among those in the industry.
Recensioni e valutazioni dei clienti
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Vantaggi
- Practical solution-based perspective
- Offers a unique approach to NLP and text analysis
- Can be read easily
Contro
- Concrete implementation techniques are not presented well
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Caratteristiche e benefici
- Guide for using computational text analysis
- Learn about the social world
- Organized around core tasks in research projects using text
- Real-world applications and examples provided
- Bridges computer science and social science, qualitative and quantitative, and industry and academia
- Ideal resource for analyzing large collections of text
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