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]
|
|