在一项新的案例研究中，普林斯顿大学研究员加文·库克解释了他如何使用TDM Studio分析了70万篇与COVID-19有关的报纸文章的数据集，以及他如何获得了对最感兴趣领域的深刻见解
COVID-19已迅速成为一个定义十年的问题，通过文本和数据挖掘(TDM)分析ProQuest的报纸内容可以帮助了解世界对它的反应。
普林斯顿大学研究员加文·库克在一项新的案例研究中解释了他是如何处理这个项目的，COVID-19新闻报道的趋势:介绍使用文本和数据挖掘的主题模型。
库克说:“媒体如何报道COVID-19是一个经验问题，我们可以通过自然语言处理的统计技术得到更准确的图像。”“人类分析的细节是不可能用机器复制的，但我们可以用机器的广度来补充人类的深度。TDM让我们能够处理成千上万的文档，比任何人一次处理的都多。”
库克使用ProQuest新的文本和数据挖掘解决方案TDM Studio分析了ProQuest数据集，其中包括近100万篇与冠状病毒相关的新闻文章。正如他所指出的，没有技术的帮助，这是人类无法做到的。
根据分析结果，库克创建了一系列“词云”，为我们在COVID-19新闻报道中看到的趋势提供了视觉上强大的洞察力。
TDM Studio通过显著减少前期数据收集和格式化所需的时间和精力，让像Cook这样的研究人员能够在极短的时间内访问当前的新闻和学术内容。这使得研究人员能够快速揭示各种来源的数据集之间的关系、模式和联系，包括当前和历史的ProQuest内容。
请参阅加文·库克(Gavin Cook)的新案例研究结果
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