⊙系統化學習路徑
從文本分析基礎概念、語料庫結構探索、文本資料視覺化，到聚類辨識文本相似性、情感分析與機器學習，循序漸進，逐步搭建完整框架。
⊙理論結合實作
透過豐富案例與步驟式操作指南，引導讀者使用R及quanteda等套件，立即動手建立可複製的文本分析工作流程。
⊙橫跨社科、文學與商業
聚焦「以問題為導向」的應用場景，協助研究者與實務工作者有效解讀文本數據，洞察人類行為與社會脈動。
在數據驅動的時代，文本分析是揭示人類語言奧祕的關鍵方法。本書以R與quanteda生態系為核心，示範如何從語料庫中挖掘模式、趨勢與洞見，助力學術研究，也為政策、商業與社會決策提供實證基礎。
全書循序漸進：
1. 語料庫結構與預處理：分詞、N-gram、TF-IDF等基礎技術。
2. 聚類與相似性分析：以階層與K-means等方法刻畫文本關係。
3. 情感分析與機器學習：結合SVM、隨機森林等模型，完成精細分類與預測。
每章均附完整R程式碼、真實案例與圖形化流程，讀者可即學即用，迅速將方法轉化為學術或業界成果。
從文本分析基礎概念、語料庫結構探索、文本資料視覺化，到聚類辨識文本相似性、情感分析與機器學習，循序漸進，逐步搭建完整框架。
⊙理論結合實作
透過豐富案例與步驟式操作指南，引導讀者使用R及quanteda等套件，立即動手建立可複製的文本分析工作流程。
⊙橫跨社科、文學與商業
聚焦「以問題為導向」的應用場景，協助研究者與實務工作者有效解讀文本數據，洞察人類行為與社會脈動。
在數據驅動的時代，文本分析是揭示人類語言奧祕的關鍵方法。本書以R與quanteda生態系為核心，示範如何從語料庫中挖掘模式、趨勢與洞見，助力學術研究，也為政策、商業與社會決策提供實證基礎。
全書循序漸進：
1. 語料庫結構與預處理：分詞、N-gram、TF-IDF等基礎技術。
2. 聚類與相似性分析：以階層與K-means等方法刻畫文本關係。
3. 情感分析與機器學習：結合SVM、隨機森林等模型，完成精細分類與預測。
每章均附完整R程式碼、真實案例與圖形化流程，讀者可即學即用，迅速將方法轉化為學術或業界成果。
