[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.2 영어를 위한 NLTK 2
총 학습일:390일 | 학습시간:6시간 | 난이도:초급 | 강사:김동준 | 강의금액:40,000원 | 교재:없음
※ 기업규모별 지원금 안내
중소기업: 원 / 중견기업: 원
/ 대기업: 원
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강의금액 :
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지원금액
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회차 | HRD-Net 훈련과정 바로 신청하기
강의목표
- NLTK 패키지를 이용한 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 영어를 분석할 수 있도록 목표합니다.
강의내용
- 파이썬 코드로 n-gram 구현하는 방법에 대해 학습합니다.
- nltk stopwords를 활용한 불용어 제거에 대해 학습합니다.
학습대상
- 영어 자연어 처리 및 NTLK 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자
- 빠른 시간에 NLTK 패키지 및 관련 라이브러리를 배우고자 하는 자
유의사항
- 본 과정은 텍스트 마이닝 PART 1~4 로 이루어져 있는 시리즈 강의입니다.
- 학습자료실 내 학습자료를 다운로드 받아 학습 진행해주시기 바랍니다.
추가정보
학습방법 : 동영상
학습정원 : 100명
근로자 직업능력개발훈련 수강포기 시 패널티
훈련수강 중
수강포기한 경우 지원한도액이 차감됩니다.
| 수강포기 횟수 |
1회 |
2회 |
3회 이상 |
| 지원한도액 차감 |
20만원 |
50만원 |
100만원 |
학습목차
- [HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 2
- 1. 파이썬 코드로 n-gram 구현하기30 분
- 2. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1)20 분
- 3. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2)16 분
- 4. nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항15 분
- 5. 한국어 불용어 제거하기11 분
- 6. Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가31 분
- 7. Stemmer를 사용한 어간 추출27 분
- 8. PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교16 분
- 9. 주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용11 분
- 10.주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 - 코드 실습22 분
- 11.주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - LancasterStemmer 사용 - 코드 실습8 분
- 12.lemmatization이란 무엇이고 단어의 기본형 또는 원형복원을 하는 방법23 분
- 13.WordNetLemmatizer를 사용하여 단어의 기본형(표제어, 원형복원) 추출하기22 분
- 14.WordNetLemmatizer에서 제대로 처리하지 못하는 단어들5 분
- 15.품사 정보를 제공하여 기본형(표제어) 추출13 분
- 16.정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(1)26 분
- 17.정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(2)22 분
- 18.정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(3)30 분
- 19.정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(4)12 분
- 20.구두점 제거 및 텍스트에서 비문자 빼고 문자만 출력하기13 분
강사소개
| 강사명 |
김동준 |
| 약력 |
[경력]
- 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
- 인터넷교육방송 팀장
- 한훈직업전문학교 온라인 팀장
- 다수의 직업훈련학교 강의 |