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.
학습내용
1파이썬 코드로 n-gram 구현하기30분
2nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(1)20분
3nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(2)16분
4nltk stopwords를 활용한 불용어 제거하기(3) - 주의사항 및 여러가지 참고사항15분
5한국어 불용어 제거하기11분
6Stemming(스테밍)이란 무엇이고 왜 필요한가31분
7Stemmer를 사용한 어간 추출27분
8PorterStemmer vs LancasterStemmer 어간 추출 비교16분
9주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용11분
10주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - PorterStemmer 사용 - 코드 실습22분
11주어진 텍스트로 부터 Stemming 처리하기 - LancasterStemmer 사용 - 코드 실습8분
12lemmatization이란 무엇이고 단어의 기본형 또는 원형복원을 하는 방법23분
13WordNetLemmatizer를 사용하여 단어의 기본형(표제어, 원형복원) 추출하기22분
14WordNetLemmatizer에서 제대로 처리하지 못하는 단어들5분
15품사 정보를 제공하여 기본형(표제어) 추출13분
16정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(1)26분
17정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(2)22분
18정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(3)30분
19정규식 토크나이저(RegexpTokenizer)를 활용한 토큰화 처리(4)12분
20구두점 제거 및 텍스트에서 비문자 빼고 문자만 출력하기13분
수강후기
4.8 (4개의 후기)
2025-05-11
텍스트 마이닝과 NLTK를 활용해 영어 텍스트를 직접 다뤄볼 수 있어 실무에 바로 적용할 수 있었습니다. 짧은 시간 안에 핵심 개념을 정리하고 바로 실습할 수 있어 만족스러웠습니다.
비공개
2025-02-08
텍스트 마이닝 기본을 다진 뒤 NLTK를 활용해 영어 텍스트를 직접 분석해볼 수 있어 실무에 바로 적용하기 좋았습니다. 짧은 시간에 핵심 흐름을 정리하면서도 실습 예제가 풍부해 이해가 확실히 깊어졌어요. 전체적인 구성이 알차고 유용해서 데이터 분석 업무에 큰 도움이 될 것 같습니다.
비공개
2025-01-23
텍스트 마이닝과 NLTK를 실제 영어 데이터에 바로 적용해볼 수 있어서 실무에 큰 도움이 되었습니다. 짧은 시간 안에 핵심 기능들을 정리해서 학습할 수 있어 효율적이었습니다.
비공개
2025-09-30
실습 중심으로 진행돼서 바로 영어 텍스트 분석에 적용할 수 있었고, NLTK의 기본 기능을 손쉽게 익힐 수 있었습니다. 짧은 시간 안에 핵심을 잘 정리해 줘서 실무에 바로 활용하기에 충분히 유용했습니다.
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