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[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 2
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김동준 강사
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[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.3 한국어를 위한 KoNLPy 2
담당강사 : 김동준
| 강의구성 | 총 20강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 + 자막 | 수강료 |
40,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
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| 담당강사 |
김동준 강사
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- 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.
- 학습목표
- KoNLPy 패키지를 이용한 한국어 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 한국어를 분석할 수 있도록 목표한다.
- 교육대상
- 1. 한국어 자연어 처리 및 KoNLPy 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 KoNLPy 패키지 및 관련 라이브러리를 배우고자 하는 자.
- 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.
아이티고 강좌질문 모음
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- 강좌 리스트
- 01. 021_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(2) [24:53]
- 02. 022_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(3) [17:13]
- 03. 023_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(1) [25:12]
- 04. 024_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(2) [21:18]
- 05. 025_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(3) [09:18]
- 06. 026_단어주머니란 무엇인가 - Bag of words [25:54]
- 07. 027_빈도 수 기반의 핵심어 추출 [20:13]
- 08. 028_TF-IDF 어휘 빈도 문서 역빈도 [10:33]
- 09. 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]