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[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 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 | 021_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(2) [24:53] | |
| 2 | 022_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(3) [17:13] | |
| 3 | 023_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(1) [25:12] | |
| 4 | 024_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(2) [21:18] | |
| 5 | 025_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(3) [09:18] | |
| 6 | 026_단어주머니란 무엇인가 - Bag of words [25:54] | |
| 7 | 027_빈도 수 기반의 핵심어 추출 [20:13] | |
| 8 | 028_TF-IDF 어휘 빈도 문서 역빈도 [10:33] | |
| 9 | 029_자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(1) - 토큰화 처리 [19:39] | |
| 10 | 030_자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(2) - WordPunctTokenizer, TreebankWordTokenizer [13:42] | |
| 11 | 031_Bag of words 구현하기(3) - BoW 실습을 위한 텍스트 전처리 [12:33] | |
| 12 | 032_Bag of words 구현하기(4) - stopwords, punctuation 제거 [14:28] | |
| 13 | 033_사이킷런 BoW 구현1 [27:34] | |
| 14 | 034_사이킷런 BoW 구현2 - Count Vector 수치화 [19:42] | |
| 15 | 035_사이킷런 BoW 구현3 - 단어 사전화 처리된 vocabulary_(딕셔너리) 출력해보기 [09:43] | |
| 16 | 036_CountVectorizer 파라미터 옵션(1) - max_df, min_df [27:08] | |
| 17 | 037_CountVectorizer 파라미터 옵션(2) - max_features, stop_words [32:22] | |
| 18 | 038_CountVectorizer 파라미터 옵션(3) - ngram_range [24:21] | |
| 19 | 039_TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(1) [27:03] | |
| 20 | 040_TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(2) [19:18] |
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