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강좌명	[HD]쉽게 배우는 텍스트 마이닝(Text Mining) Part.2 영어를 위한 NLTK 1
담당강사	김동준	수강기간	30일
강의구성	총 20강좌	수강료	50,000원(VAT포함)
강의형식	동영상	즐겨찾기
증명서	미수강 [수료증 발급 불가]
참고사항	등록후 확인 가능합니다.

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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..

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