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[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
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- 과정소개
- 강의 목차
- 학습 후기
과정소개
| 과정소개 | 본 과정은 영어 텍스트마이닝을 위한 NLTK 패키지에 대한 학습과정입니다. 영어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지들이 있는데 그중에서 가장 많이 사용되고 있는 NLTK 패키지에 기반하여 영어를 분석하고 관련된 라이브러리를 학습하는 과정입니다. |
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| 학습목표 | NLTK 패키지를 이용한 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 영어를 분석할 수 있도록 목표한다 |
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| 학습대상 | 영어 자연어 처리 및 NTLK 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 NLTK 패키지 및 관련 라이브러리를 배우고자 하는 자 |
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| 학습방법 | 온라인 교육 ( PC + 모바일 ) | ||
| 강사소개 |
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평가기준
| 평가항목 | 진도율 | 과제 | 진행단계평가 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
| 수료기준 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 80점 이상 |
평가방법 및 수료기준
| 평가방법 및 수료기준 |
* 진도율 80 이상 |
강의 목차
| 차시 | 차시명 |
|---|---|
| 1차시 | 파이썬 코드로 n-gram 구현하기 |
| 2차시 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1) |
| 3차시 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2) |
| 4차시 | nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항 |
| 5차시 | 한국어 불용어 제거하기 |
| 6차시 | Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가 |
| 7차시 | Stemmer를 사용한 어간 추출 |
| 8차시 | PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교 |
| 9차시 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 |
| 10차시 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 - 코드 실습 |
| 11차시 | 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - LancasterStemmer 사용 - 코드 실습 |
| 12차시 | lemmatization이란 무엇이고 단어의 기본형 또는 원형복원을 하는 방법 |
| 13차시 | WordNetLemmatizer를 사용하여 단어의 기본형(표제어, 원형복원) 추출하기 |
| 14차시 | WordNetLemmatizer에서 제대로 처리하지 못하는 단어들 |
| 15차시 | 품사 정보를 제공하여 기본형(표제어) 추출 |
| 16차시 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(1) |
| 17차시 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(2) |
| 18차시 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(3) |
| 19차시 | 정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(4) |
| 20차시 | 구두점 제거 및 텍스트에서 비문자 빼고 문자만 출력하기 |
학습 후기
| 작성자 | 내용 |
|---|---|
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