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.
관리자가 본인확인을 진행한 후에 구입이 가능하므로, 문의하여 주시기 바랍니다.
021_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(2)
022_KoNLPy corpus(말뭉치)를 NLTK 패키지로 분석해보기(3)
023_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(1)
024_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(2)
025_KoNLPy 형태소 분석기별 품사 분류표 데이터프레임으로 변환 출력(3)
026_단어주머니란 무엇인가 - Bag of words
027_빈도 수 기반의 핵심어 추출
028_TF-IDF 어휘 빈도 문서 역빈도
029_자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(1) - 토큰화 처리
030_자연어 처리를 위한 텍스트 수치화 작업 - BoW 구현하기(2) - WordPunctTokenizer…
031_Bag of words 구현하기(3) - BoW 실습을 위한 텍스트 전처리
032_Bag of words 구현하기(4) - stopwords, punctuation 제거
033_사이킷런 BoW 구현1
034_사이킷런 BoW 구현2 - Count Vector 수치화
035_사이킷런 BoW 구현3 - 단어 사전화 처리된 vocabulary_(딕셔너리) 출력해보기
036_CountVectorizer 파라미터 옵션(1) - max_df, min_df
037_CountVectorizer 파라미터 옵션(2) - max_features, stop_words
038_CountVectorizer 파라미터 옵션(3) - ngram_range
039_TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(1)
040_TfidfVectorizer 기반의 자연어 텍스트 수치화 작업(2)