[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝 Part.2 영어를 위한 NLTK 1

네트워크·프로그래밍

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진도80%이상

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강의목표

NLTK 패키지를 이용한 자연어 처리에 대해 전반적인 내용을 학습하고 그에 기반하여 영어를 분석할 수 있도록 목표한다

강의내용

- 강의개요 및 권장 학습순서와 NLTK 설치에 대해 학습합니다.
- corpus(말뭉치)란 무엇인가에 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 1: 1. 강의개요 및 권장 학습순서와 NLTK 설치하기15 분; 2. corpus(말뭉치)란 무엇인가12 분; 3. nltk gutenberg corpus 다운로드 및 텍스트 내용 출력하기21 분; 4. nltk gutenberg corpus 여러가지 값 출력18 분; 5. nltk tokenization - sent_tokenize16 분; 6. word_tokeniz() 함수를 사용한 토큰화 vs gutenberg. words() 함수를 사용한 토큰화 비교21 분; 7. 각 토큰당 평균 문자 수12 분; 8. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(1)20 분; 9. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(2) 및 FreqDist 함수 사용법25 분; 10.FreqDist() 함수로 단어 빈도 수 체크시 대소문자 문제22 분; 11.특정 단어의 빈도 수 체크13 분; 12.특정 단어의 빈도 수 체크 - list comprehension 사용13 분; 13.세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 기초학습19 분; 14.전부 소문자로 바꾼 후 중복되는 것 없이 단어 수 체크29 분; 15.세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 최종 통계 구하기16 분; 16.브라운 코퍼스 장르별 원하는 단어 수 세기 - ConditionalFreqDist() 사용법30 분; 17.cfd 출력시 pair로 구성해서 출력하기12 분; 18.브라운 코퍼스 카테고리별 단어 수 체크시 배열 변수 만들어서 이중 for문으로 구성하기10 분; 19.n-gram이란 무엇이고 bigram, trigram 등이 검색 예측에 어떻게 활용되어지는가33 분; 20.nltk 패키지내 ngrams를 활용하여 bigram, trigram 구하기 실습18 분

강사소개

강사명	김동준
약력	[경력] - 제이에스미디어 웹에이전시 팀장 - 인터넷교육방송 팀장 - 한훈직업전문학교 온라인 팀장 - 다수의 직업훈련학교 강의