[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
| 담당강사 | 김동준 | 강의구성 | 총 20차시 |
|---|---|---|---|
| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2020년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | 파이썬 코드로 n-gram 구현하기 [30:19] | |
| 2 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1) [20:55] | |
| 3 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2) [16:49] | |
| 4 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항 [15:13] | |
| 5 | 한국어 불용어 제거하기 [11:49] | |
| 6 | Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가 [31:17] | |
| 7 | Stemmer를 사용한 어간 추출 [27:03] | |
| 8 | PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교 [16:18] | |
| 9 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 [11:38] | |
| 10 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 - 코드 실습 [22:06] | |
| 11 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - LancasterStemmer 사용 - 코드 실습 [08:35] | |
| 12 | lemmatization이란 무엇이고 단어의 기본형 또는 원형복원을 하는 방법 [23:29] | |
| 13 | WordNetLemmatizer를 사용하여 단어의 기본형(표제어, 원형복원) 추출하기 [22:46] | |
| 14 | WordNetLemmatizer에서 제대로 처리하지 못하는 단어들 [05:07] | |
| 15 | 품사 정보를 제공하여 기본형(표제어) 추출 [13:16] | |
| 16 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(1) [26:42] | |
| 17 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(2) [22:16] | |
| 18 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(3) [30:23] | |
| 19 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(4) [12:16] | |
| 20 | 구두점 제거 및 텍스트에서 비문자 빼고 문자만 출력하기 [13:22] |
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