강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

[Thực chiến]TEXTOM Thực chiến bài giảng: Phân tích văn bản/khai thác văn bản để viết luận văn dữ liệu lớn

Thay vì tập trung giải thích lý thuyết cơ bản về TEXTOM, chúng tôi giúp bạn trang bị năng lực khai thác văn bản và phân tích dữ liệu lớn thông qua các bài thực hành ví dụ thực tế.

(4.7) 9 đánh giá

171 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian 4 tháng

  • HappyAI
Big Data
Big Data
Text Mining
Text Mining
TEXTOM
TEXTOM
Big Data
Big Data
Text Mining
Text Mining
TEXTOM
TEXTOM

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.7

5.0

Jieun So

22% đã tham gia

Tôi đã tham gia khóa học này trong khi tìm kiếm một khóa học để viết luận án của mình. Vì nó bao gồm những nội dung thực tế nên tôi muốn áp dụng nó từng bước thông qua thực hành. Cảm ơn bài giảng rất hay :D

5.0

해리

75% đã tham gia

Đây là một bài giảng thực sự hiệu quả, không chỉ cung cấp thông tin lý thuyết mà còn cung cấp những lời khuyên hữu ích khi áp dụng vào thực tế. Tôi học vui như thể đang được gia sư riêng vậy!

5.0

김안나

99% đã tham gia

Rất hữu ích!!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Phân tích Big Data với TEXTOM

  • Các ví dụ thực tiễn về phân tích Big Data

Ví dụ về huấn luyện 1:1: Bạn gặp khó khăn khi sử dụng Textom? 📊
Khóa học này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian!

Khóa học này dành cho người mới bắt đầu và người chưa biết gì về Textom.

Tôi đang dạy những điều cơ bản .

Sau khi xem trước

Nếu đây là điều bạn muốn, hãy tham gia lớp học!

(Lưu ý: Bài giảng trình độ trung cấp)

Bạn có thể tự mình phân tích khai thác văn bản sau khi xem các bài giảng về khai thác văn bản có trên thị trường không?

“Tôi muốn thấy những ví dụ hoặc ví dụ thực tế về việc áp dụng lý thuyết vào phân tích thực tế thay vì chỉ lý thuyết.”

“Chúng tôi cần một khóa học khai thác văn bản giúp chúng tôi có thể viết các bài báo về phân tích xu hướng, phân tích nhận thức và các chủ đề khác .”

👉 Sau khi xem những đánh giá này, tôi quyết định quay phim bài giảng.

Phân tích dữ liệu lớn, một xu hướng gần đây,


Không có lĩnh vực nào trong kinh doanh/nghiên cứu mà không sử dụng nó.

Khai thác văn bản đang ngày càng trở thành một phương pháp phân tích thiết yếu cho nghiên cứu. Khi nó trở nên phổ biến, nhiều người háo hức muốn tìm hiểu.

TextStorm để khai thác văn bản

TEXTOM là một chương trình tuyệt vời để khai thác văn bản mà không cần viết mã.
Tuy nhiên, nhiều sinh viên sau đại học, nhà nghiên cứu và nhân viên văn phòng đang lãng phí thời gian và cảm thấy căng thẳng, gánh nặng vì họ không biết cách sử dụng Textom ngay cả sau khi đọc bài giảng hoặc sách.

Một người hướng dẫn không có kinh nghiệm thực tế và chưa bao giờ viết bài báo?
Tôi thực sự không thể giải thích cách thực hiện "phân tích dữ liệu lớn".

Chúng tôi sẽ tiết lộ bí quyết cốt lõi và bí quyết hoàn thành phân tích dữ liệu lớn chỉ trong nửa ngày bằng cách sử dụng Textom .


Đừng bao giờ tự học.
Khai thác văn bản có nhiều kỹ thuật phân tích khác nhau.

Nếu bạn chỉ tiến hành dựa trên lý thuyết và hướng dẫn mà không biết cách sử dụng các kỹ thuật phân tích thường dùng, chắc chắn bạn sẽ lãng phí thời gian .


Sau khi thực hành các kỹ thuật thường dùng trong thực hành hoặc các bài báo về dữ liệu lớn , bạn nên dần củng cố nền tảng lý thuyết của mình để sau này có thể phân tích văn bản một cách tự do.

Nói cách khác, bạn cần biết điều gì quan trọng và điều gì không quan trọng trong phân tích văn bản . Biết được điều này có thể giúp bạn tiết kiệm hàng tuần, thậm chí hàng tháng thời gian.

Tôi đã tích lũy kinh nghiệm qua hàng trăm lần phân tích văn bản. Đây là một câu chuyện hoàn toàn có thể xảy ra, bởi tôi là chuyên gia Prime, danh hiệu dành cho 2% nhà phân tích dữ liệu hàng đầu trên nền tảng chia sẻ tài năng (Cremon).


Để học tập hiệu quả và ứng dụng thực tế, chúng tôi khuyên bạn nên bắt đầu Textom bằng khóa học này.

Phân tích dữ liệu lớn, giờ đây bạn có thể tự mình thực hiện.
Thay vì những giải thích lý thuyết nhàm chán, chúng tôi chỉ thu thập những kỹ thuật thực tế .

Lý do khiến việc học khai thác văn bản trở nên khó khăn là vì chúng ta chỉ học lý thuyết mà không thực hành với các ví dụ thực tế .

Bạn không bao giờ có thể phân tích được điều gì đó trừ khi bạn tự mình thực hiện nó.

Để thành thạo phân tích dữ liệu lớn, bạn cần có hiểu biết sâu sắc về khai thác văn bản thông qua thực hành sử dụng Textom.

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách trích xuất dữ liệu cần thiết cho bài nghiên cứu của mình.

Thông qua các giải thích rõ ràng về các khái niệm cốt lõi và các bài tập thực hành sử dụng Textom, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn đến trình độ chuyên gia, nơi bạn có thể tự tin áp dụng phân tích khai thác văn bản vào công việc hoặc bài báo nghiên cứu của mình.


Chỉ chứa các kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng vào thực tế.

Khai thác văn bản và dữ liệu lớn ngày càng được ứng dụng nhiều hơn trong mọi lĩnh vực nghiên cứu.

Trong thực tế doanh nghiệp, bạn cũng cần có khả năng xử lý dữ liệu văn bản để có thể nhận dạng.

Chúng tôi đã tạo ra bài giảng Textom tập trung vào các bài tập thực hành để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tìm hiểu các xu hướng hiện tại của dữ liệu lớn và khai thác văn bản mà không cần phải viết mã phức tạp hay khó khăn.

Khóa học này dựa trên kiến thức thực tế tích lũy được, tập trung vào các kỹ thuật khai thác văn bản cốt lõi được sử dụng trong thực tế, đồng thời mạnh dạn bỏ qua các tính năng không được sử dụng trong thực tế .

  • ✅ Trích xuất dữ liệu Textom để sử dụng thực tế
  • ✅ Cách sử dụng Textom để viết bài báo về dữ liệu lớn

🚩 Tôi cũng đã trải qua rất nhiều lần thử nghiệm và mắc lỗi khi lần đầu tiên sử dụng Textom.

"Tôi nên sử dụng Textom như thế nào trong tình huống này?" Tôi đã tìm kiếm trên internet và các tài liệu hướng dẫn, nhưng... các giải thích và bài giảng về Textom trên thị trường quá lý thuyết và khó hiểu đối với người mới bắt đầu. Tôi nhớ mình đã phải tìm kiếm qua nhiều menu khác nhau và vật lộn nhiều ngày trời mới giải quyết được vấn đề.

Khi còn là người mới bắt đầu như tôi và gặp khó khăn khi sử dụng Textom, tôi đã nghĩ, "Giá như có ai đó hướng dẫn thì việc phân tích dữ liệu lớn và viết bài báo có phải sẽ dễ dàng hơn không? " và "Sẽ rất tiện lợi nếu có một bài giảng có thể hướng dẫn những người mới làm quen với Textom hoặc đang tìm cách sử dụng nó". Với những suy nghĩ này, tôi đã chuẩn bị bài giảng này.

Khóa học này được thiết kế để cung cấp phần trình diễn thực hành về quy trình trích xuất dữ liệu, thay vì giải thích lý thuyết dài dòng về Textom, giúp người đọc có được cảm nhận về phân tích dữ liệu lớn . Bằng cách theo dõi liên tục, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn và khai thác văn bản mà không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình Python nào.


Tập trung vào việc sử dụng thực tế
Đây là bài giảng về khai thác văn bản.

Bài giảng này tập trung vào việc sử dụng Textom trong khai thác văn bản thay vì giải thích lý thuyết.

Các bài giảng được thiết kế để bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu lớn, chẳng hạn như phân tích xu hướng và phân tích nhận thức, bằng cách lắng nghe các bài giảng và theo dõi.

Tổng quan về các ví dụ được thực hành trong lớp

Sau khi giải thích ngắn gọn về lý thuyết cơ bản của khai thác văn bản, chúng ta sẽ trích xuất trực tiếp dữ liệu lớn bằng chương trình Textom.

Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu được cách khai thác văn bản và tự mình triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu lớn.

Ngoài ra, chúng tôi trực tiếp triển khai phân tích dữ liệu lớn SNS, đây là xu hướng hiện nay.

Nếu bạn có hiểu biết cơ bản về khai thác văn bản và Textom, hãy lướt qua hướng dẫn do Textom cung cấp và sau đó tìm hiểu các phương pháp thực tế trong bài giảng này, bạn sẽ có thể nâng cao kỹ năng phân tích khai thác văn bản của mình rất nhanh chóng.

Tôi giới thiệu điều này tới những người này!

  • Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về khai thác văn bản với Textom
  • Dành cho những ai muốn biết về các phương pháp triển khai thực tế sử dụng Textom thay vì các giải thích lý thuyết
  • Sinh viên sau đại học, nhà nghiên cứu, giáo sư, v.v. muốn viết bài báo về phân tích nhận dạng và phân tích xu hướng bằng Textom

💾 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Việc bảo mật lưu trữ TEXTOM là điều cần thiết cho khóa học. Trước khi tham gia khóa học, hãy tạo tài khoản TEXTOM và bảo mật ít nhất 10MB dung lượng lưu trữ bằng tài khoản trả phí .
  • Chúng tôi cung cấp cho sinh viên bài thuyết trình PPT về lý thuyết khai thác văn bản.

Xin chào, tôi là Jin-gyu Lee.

Lịch sử chia sẻ kiến thức

  • Hiện đang là ứng viên Tiến sĩ tại Khoa Sau đại học về AI của Đại học Dongguk (chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
  • Phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại một công ty khởi nghiệp chuyên về AI và dữ liệu lớn
  • Cựu nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu lớn của tổ chức công
  • Đại học Dankook và các trường đại học khác cung cấp các khóa học phân tích dữ liệu Python và phân tích dữ liệu lớn.
  • Nhiều kinh nghiệm dạy kèm riêng liên quan đến phân tích dữ liệu
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên AI của Kmong, phân tích dữ liệu lớn Hoạt động dịch vụ chính (2% dịch vụ hàng đầu của Kmong)
  • Kinh nghiệm viết nhiều bài báo và dự án dữ liệu lớn bằng TEXTOM

Hỏi & Đáp 💬

H. Tôi có thể viết bài báo về xu hướng nghiên cứu hoặc phân tích nhận thức dữ liệu lớn sau khi học khóa học này không?

Khóa học này sẽ giúp những người muốn viết bài báo về dữ liệu lớn trích xuất dữ liệu.

H. Tôi muốn áp dụng khai thác văn bản vào công việc của mình. Tôi có thể tham gia khóa học này không?

Có, khóa học này bao gồm các bài tập thực hành về các phương pháp phân tích thường được sử dụng trong khai thác văn bản. Những ai quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp này vào công việc của mình cũng được khuyến khích tham dự.

H. Tôi là người mới bắt đầu tìm hiểu về khai thác văn bản và Textom. Tôi có thể tham gia khóa học này không?

Vâng, khóa học này dành cho người mới bắt đầu, nhưng nó bao gồm tất cả các phương pháp phân tích bạn có thể áp dụng trong các tình huống thực tế. Tuy nhiên, nếu bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn, tôi khuyên bạn nên đọc và nghiên cứu tài liệu hướng dẫn sử dụng Textom.

💡 Tôi muốn giúp đỡ những người mới bắt đầu khai thác văn bản và textom!

Tôi sẽ đích thân triển khai các phương pháp sử dụng Textom mà bạn đang tò mò, cung cấp những giải thích ngắn gọn, cốt lõi về khai thác văn bản và hỗ trợ bạn trong quá trình phân tích và nghiên cứu dữ liệu lớn. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đọc. Hẹn gặp lại bạn trong lớp học!

"Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào sau khi tham gia lớp học, vui lòng gửi câu hỏi đến địa chỉ email của tôi (leejinkyu0612@naver.com) và tôi sẽ trả lời riêng từng bạn!"

Ví dụ về huấn luyện 1:1

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bạn nào muốn học Text Mining

  • Người không biết lập trình nhưng muốn phân tích dữ liệu lớn

  • Ai muốn biết cách sử dụng 텍스톰

  • Ai muốn học Textom qua ví dụ thực tế chứ không phải lý thuyết.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kiến thức cơ bản về Khai thác văn bản

  • Nếu mới dùng 텍스톰, thử đọc tài liệu hướng dẫn chính thức của 텍스톰!

Xin chào
Đây là

4,490

Học viên

225

Đánh giá

51

Trả lời

4.6

Xếp hạng

11

Các khóa học

Lee JinKyu | Lee JinKyu

Chuyên gia phân tích AI·LLM·Big Data / Đại diện Happy AI

👉Bạn có thể kiểm tra lý lịch chi tiết tại liên kết bên dưới.
https://bit.ly/jinkyu-profile

Xin chào.
Tôi là Lee JinKyu (Tiến sĩ Kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo), đại diện của Happy AI, người đã không ngừng làm việc với AI và phân tích dữ liệu lớn trong nghiên cứu, phát triển, giáo dục và các dự án thực tế.

Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai phá văn bản (text mining),
tôi đã phân tích nhiều loại dữ liệu phi cấu trúc đa dạng như
khảo sát, văn bản, đánh giá, truyền thông, chính sách, dữ liệu học thuật, v.v.
Gần đây, tôi đang truyền đạt phương pháp ứng dụng AI tập trung vào thực tiễn phù hợp với tổ chức và môi trường làm việc
bằng cách tận dụng AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Tôi đã hợp tác với nhiều cơ quan công quyền, doanh nghiệp và tổ chức giáo dục như Samsung Electronics, Đại học Quốc gia Seoul, Sở Giáo dục, Viện Nghiên cứu Gyeonggi, Cục Lâm nghiệp,
Tổng cục Quản lý Công viên Quốc gia, Thành phố Seoul, v.v.,
và đã thực hiện tổng cộng hơn 200 dự án nghiên cứu và phân tích trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, thương mại, sinh thái, luật pháp, kinh tế và văn hóa.


🎒 Yêu cầu diễn thuyết và thuê ngoài (outsourcing)

Chuyên gia Kmong Prime (Top 2%)


📘 Tiểu sử (Tóm tắt)

  • 07/2024 ~ Hiện tại
    Giám đốc HappyAI, doanh nghiệp chuyên về phân tích Big Data và AI tạo sinh

  • Tiến sĩ Kỹ thuật (Trí tuệ nhân tạo)
    Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo, Đại học Dongguk

    Chuyên ngành chi tiết: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

    (Tháng 03/2022 ~ Tháng 02/2026)

  • 2023 ~ 2025
    Nhà bình luận AI của Public News
    (Các vấn đề về định kiến trong AI tạo sinh, RAG, ứng dụng LLM)

  • 2021 ~ 2023
    Nhà phát triển tại Stellavision, công ty chuyên về AI và Big Data, an AI and Big Data company

  • 2018 ~ 2021
    Nghiên cứu viên về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Phân tích dữ liệu lớn tại Viện nghiên cứu do Chính phủ tài trợ


🔹 Lĩnh vực chuyên môn (Tập trung vào Giảng dạy · Dự án)

  • AI tạo thế và ứng dụng LLM

    • LLM riêng tư (Private LLM), RAG, Agent

    • Cơ bản về Fine-tuning LoRA·QLoRA

  • Phân tích dữ liệu lớn dựa trên AI

    • Dữ liệu khảo sát, đánh giá, báo chí, chính sách và học thuật

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) · Khai phá văn bản (Text Mining)

    • Phân tích chủ đề, phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa

  • Tự động hóa công việc bằng AI cho khối công và doanh nghiệp

    • Tóm tắt, phân loại và phân tích tài liệu

      Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và khai phá văn bản (Text Mining) đối với dữ liệu đánh giá, báo chí, chính sách và học thuật. Phân tích chủ đề (Topic Analysis), phân tích cảm xúc, mạng lưới từ khóa. Tự động hóa công việc bằng AI cho chính phủ và doanh nghiệp: Tóm tắt, phân loại và phân tích văn bản.


🎒 Khóa học & Hoạt động (Chọn lọc)

2025

  • Phát triển ứng dụng LLM/sLLM
    (Dựa trên Fine-tuning·RAG·Agent) – KT

2024

  • Lập trình LLM dựa trên LangChain·RAG – Samsung SDS

  • Lý thuyết LLM và Thực hành phát triển Chatbot RAG – Quỹ Kỹ thuật số Seoul (Seoul Digital Foundation)

  • Nhập môn phân tích dữ liệu lớn dựa trên ChatGPT – LetUin Edu

  • Cơ bản về Trí tuệ nhân tạo · Kỹ thuật Prompt – Viện Phát triển Nghề nghiệp Hàn Quốc

  • LDA·Phân tích cảm xúc với ChatGPT – Inflearn

  • Phân tích văn bản dựa trên Python – Đại học Khoa học và Công nghệ Quốc gia Seoul

  • Xây dựng Chatbot LLM sử dụng LangChain – Inflearn

2023

  • Cơ bản về Python sử dụng ChatGPT – Đại học Kyonggi

  • Bài giảng đặc biệt về khóa học chuyên gia dữ liệu lớn – Đại học Dankook

  • Cơ bản về phân tích dữ liệu lớn – LetUin Edu


💻 Dự án (Tóm tắt)

  • Xây dựng Chatbot RAG dựa trên Private LLM (Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc)

  • Phân tích dữ liệu lớn về phục hồi rừng dựa trên LLM (Viện Khoa học Lâm nghiệp Quốc gia)

  • Giải pháp Text Mining Private LLM dành riêng cho mạng nội bộ (Cơ quan chính phủ)

  • Phát triển mô hình LLM dựa trên Instruction Tuning và RLHF

  • Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, luật pháp, chính sách và giáo dục

  • Phân tích AI dữ liệu khảo sát, đánh giá và báo chí

→ Đã thực hiện hơn 200 dự án bao gồm các cơ quan công quyền, doanh nghiệp và viện nghiên cứu, including public institutions, corporations, and research institutes


📖 Ấn bản (Chọn lọc)

  • Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)

  • Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
    – Hội nghị quốc tế về Dữ liệu lớn và Tính toán thông minh (2023)

  • Phân tích nhận thức về công nghệ LLM dựa trên dữ liệu lớn từ các bài báo chí (2024)

  • Nhiều nghiên cứu khai phá dữ liệu văn bản (text mining) dựa trên NLP
    (Lĩnh vực Lâm nghiệp · Môi trường · Xã hội · Chăm sóc sức khỏe)


🔹 Khác

  • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu dựa trên Python

  • Phân tích dữ liệu sử dụng LLM

  • Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT, LangChain và Agent

Chương trình giảng dạy

Tất cả

78 bài giảng ∙ (9giờ 38phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

9 đánh giá

4.7

9 đánh giá

  • luckyii7036823님의 프로필 이미지
    luckyii7036823

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    22% đã tham gia

    Tôi đã tham gia khóa học này trong khi tìm kiếm một khóa học để viết luận án của mình. Vì nó bao gồm những nội dung thực tế nên tôi muốn áp dụng nó từng bước thông qua thực hành. Cảm ơn bài giảng rất hay :D

    • hrjoo10309599님의 프로필 이미지
      hrjoo10309599

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      75% đã tham gia

      Đây là một bài giảng thực sự hiệu quả, không chỉ cung cấp thông tin lý thuyết mà còn cung cấp những lời khuyên hữu ích khi áp dụng vào thực tế. Tôi học vui như thể đang được gia sư riêng vậy!

      • skyplane10222554님의 프로필 이미지
        skyplane10222554

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        99% đã tham gia

        Rất hữu ích!!

        • onofone님의 프로필 이미지
          onofone

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          31% đã tham gia

          Thích

          • benign299848님의 프로필 이미지
            benign299848

            Đánh giá 3

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            99% đã tham gia

            Tôi cần làm việc với textom khi viết luận văn của mình và việc bạn giải thích mọi thứ từ lý thuyết đến thực hành một cách chi tiết rất hữu ích. Có một số đoạn lặp lại, nhưng tôi nghĩ mình đã quen dần khi nghe nhiều hơn!! Cảm ơn bài giảng tuyệt vời :)

            1.440.111 ₫

            Khóa học khác của HappyAI

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!