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과목정보

[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 1

강사명 차시 학습시간 샘플
김동준 20 6 시간
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과정소개
학습대상
학습목표
학습내용

과정소개

본 과정은 영어 텍스트마이닝을 위한 NLTK 패키지에 대한 학습과정입니다. 영어 텍스트마이닝 및 텍스트분석을 위해서는 다양한 라이브러리와 패키지들이 있는데 그중에서 가장 많이 사용되고 있는 NLTK 패키지에 기반하여 영어를 분석하고 관련된 라이브러리를 학습하는 과정입니다.

학습대상

영어 자연어 처리 및 NTLK 패키지 학습에 부담을 가지는 학습자 2. 빠른 시간에 NLTK 패키지 및 관련 라이브러리를 배우고자 하는 자

학습목표

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

학습목표

1. 강의개요 및 권장 학습순서와 NLTK 설치하기
2. corpus(말뭉치)란 무엇인가
3. nltk gutenberg corpus 다운로드 및 텍스트 내용 출력하기
4. nltk gutenberg corpus 여러가지 값 출력
5. nltk tokenization - sent_tokenize
6. word_tokeniz() 함수를 사용한 토큰화 vs gutenberg. words() 함수를 사용한 토큰화 비교
7. 각 토큰당 평균 문자 수
8. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(1)
9. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(2) 및 FreqDist 함수 사용법
10. FreqDist() 함수로 단어 빈도 수 체크시 대소문자 문제
11. 특정 단어의 빈도 수 체크
12. 특정 단어의 빈도 수 체크 - list comprehension 사용
13. 세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 기초학습
14. 전부 소문자로 바꾼 후 중복되는 것 없이 단어 수 체크
15. 세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 최종 통계 구하기
16. 브라운 코퍼스 장르별 원하는 단어 수 세기 - ConditionalFreqDist() 사용법
17. cfd 출력시 pair로 구성해서 출력하기
18. 브라운 코퍼스 카테고리별 단어 수 체크시 배열 변수 만들어서 이중 for문으로 구성하기
19. n-gram이란 무엇이고 bigram, trigram 등이 검색 예측에 어떻게 활용되어지는가
20. nltk 패키지내 ngrams를 활용하여 bigram, trigram 구하기 실습