[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
여기를 클릭하면, 샘플강의가 재생됩니다.
김동준 강사
강좌코드 : la_H110215
김동준 강사
- - 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
- - 인터넷교육방송 팀장
- - 한훈직업전문학교 온라인 팀장
- - 다수의 직업훈련학교 등 강의
[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
담당강사 : 김동준
| 강의구성 | 총 20강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 증빙서류 |
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
- 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.
- 학습목표
- NLTK 패키지를 이용한 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 영어를 분석할 수 있도록 목표한다.
- 교육대상
- 1. 영어 자연어 처리 및 NTLK 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 NLTK 패키지 및 관련 라이브러리를 배우고자 하는 자.
차시별 학습목표
- 01. n-gram 파이썬, 코드, 구현
- 02. 불용어, stopwords, 불용어 제거하기
- 03. 불용어, stopwords, 불용어 제거하기
- 04. 불용어, stopwords, 불용어 제거하기
- 05. 한국어, 불용어 제거, stopwords
- 06. 스테밍, Stemming, 스테밍 처리
- 07. 어간 추출, 스테밍, Stemming
- 08. 어간 추출, 스테머, PorterStemmer
- 09. Stemming, PorterStemmer, 스테머
- 10. PorterStemmer, 스테밍 처리, 스테머
- 11. LancasterStemmer, 스테밍 처리, 스테머
- 12. lemmatization, 단어의 기본형, 원형 추출
- 13. 단어 기본형, 표제어, 원형 복원
- 14. WordNetLemmatizer, 단어, 표제어
- 15. 품사 정보, 기본형, 표제어 추출
- 16. 정규식, 토큰화 처리, 토크나이저
- 17. 정규식, 토큰화 처리, 토크나이저
- 18. 정규식, 토큰화 처리, 토크나이저
- 19. 정규식, 토큰화 처리, 토크나이저
- 20. 구두점, 비문자, 문자만 출력
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
- 강좌 리스트
- 01. 파이썬 코드로 n-gram 구현하기 [30:19]
- 02. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1) [20:55]
- 03. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2) [16:49]
- 04. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항 [15:13]
- 05. 한국어 불용어 제거하기 [11:49]
- 06. Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가 [31:17]
- 07. Stemmer를 사용한 어간 추출 [27:03]
- 08. PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교 [16:18]
- 09. 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]