使用RapidMiner分析繁體中文文本 進階線上研討會

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我們的客戶經常詢問 RapidMiner 是否支持繁體中文的處理和進一步的分析，尤其是許多行業裡負責專利查詢比對，或法律、法規追詢，或輿情分析等專業人士，無不希望利用 RapidMiner 來減低人工的需求。RapidMiner 確實允許包含繁體中文的屬性名稱和值。然而，將一段繁體中文文本斷詞以便對文檔進行向量化等預處理，例如使用 TFIDF 值，則需要用戶自己做一些工作。

幸運的是，這個概念很簡單，工作也很簡單。這裡建議的方法是在 RapidMiner 流程中插入一個「執行 Python」運算子，用來運行一段 Python 代碼，專門處理繁文斷詞。除此之外，其餘部分則幾乎與英語或類似語言的典型文本處理和分析流程相同。

在本次網路研討會中，我們先簡單介紹文檔向量化的概念。接著會跑一個機器學習案例來預測英文電影評論的正面性，然後轉為繁中預測；也會討論 RapidMiner 對繁中新聞爬文也有很大幫助的兩個運算子：“Get Page”和“Cut”。最後，我們會以一個簡單的繁中新聞多樣分類的機器學習案例作為結束。

活動時間 : 2022/03/17 (四) 14:00-15:30

活動地點 : 本活動採網路 Live 直播

講師 :  李永嘉博士
原廠認證RapidMiner Grand Master，曾經在密西根大學安那堡校區教了六年的計算機課程，也在紐澤西的 AT&T Labs 帶過數十人的研發團隊，回來台灣後擔任過明基西門子手機的亞洲研發總監，這些年來專注於雲端運算，大數據分析與機器學習方面的顧問工作。

* 本活動免費需事先報名，報名完成後將於活動前一天寄發活動登入連結，歡迎業界先進及專家學者報名參加。
 

2022.03.17

14:00-15:30

本研討會採網路 Live 直播

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