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[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 2
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- 과정소개
- 강의 목차
- 학습 후기
과정소개
| 과정소개 | 본 과정은 한국어 텍스트마이닝을 위한 KoNLPy 패키지에 대한 학습과정입니다. 한국어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지들이 있는데 그중에서 가장 많이 사용되고 있는 KoNLPy 패키지에 기반하여 한국어 자연어 처리를 분석하고 관련된 여러 라이브러리를 학습하는 과정입니다. |
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| 학습목표 | KoNLPy 패키지를 이용한 한국어 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 한국어를 분석할 수 있도록 목표한다 |
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| 학습대상 | 한국어 자연어 처리 및 KoNLPy 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 KoNLPy 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 | KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(2) |
| 2차시 | KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(3) |
| 3차시 | KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(1) |
| 4차시 | KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(2) |
| 5차시 | KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(3) |
| 6차시 | 단어주머니란 무엇인가 - Bag of words |
| 7차시 | 빈도 수 기반의 핵심어 추출 |
| 8차시 | TF-IDF 어휘 빈도 문서 역빈도 |
| 9차시 | 자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(1) - 토큰화 처리 |
| 10차시 | 자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(2) - WordPunctTokenizer, TreebankWordTokenizer |
| 11차시 | Bag of words 구현하기(3) - BoW 실습을 위한 텍스트 전처리 |
| 12차시 | Bag of words 구현하기(4) - stopwords, punctuation 제거 |
| 13차시 | 사이킷런 BoW 구현1 |
| 14차시 | 사이킷런 BoW 구현2 - Count Vector 수치화 |
| 15차시 | 사이킷런 BoW 구현3 - 단어 사전화 처리된 vocabulary_(딕셔너리) 출력해보기 |
| 16차시 | CountVectorizer 파라미터 옵션(1) - max_df, min_df |
| 17차시 | CountVectorizer 파라미터 옵션(2) - max_features, stop_words |
| 18차시 | CountVectorizer 파라미터 옵션(3) - ngram_range |
| 19차시 | TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(1) |
| 20차시 | TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(2) |
학습 후기
| 작성자 | 내용 |
|---|---|
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