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모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬 요약정보 및 구매

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    모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬

    9791140704521.jpg

    도서명:모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬
    저자/출판사:박조은 , 송영숙/길벗
    쪽수:316쪽
    출판일:2023-05-29
    ISBN:9791140704521

    목차
    1장 코랩 시작하기
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 코랩 실행하기
    ____1 주석
    ____2 단축키
    LESSON 02 코랩에서 실습 코드 열기
    ____1 코랩 테마

    2장 파이썬에서 문자열 다루기
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 문자열 실습 전에
    LESSON 02 문자열 실습
    ____1 문자열 표현
    ____2 오류 처리
    ____3 표현 방법 + 오류 처리
    LESSON O3 문자열을 다루는 여러 방법
    ____1 변수
    ____2 인덱싱
    ____3 슬라이싱
    ____4 문자열의 길이, 단어 수
    ____5 문자열 함수
    ____6 반복
    ____7 함수
    ____8 문자열 내장 메서드 목록

    3장 라이브러리 다루기
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 판다스
    ____1 데이터 프레임과 시리즈 이해하기
    ____2 str 접근자로 문자열 다루기
    LESSON 02 넘파이
    ____1 넘파이 배열 이해하기
    ____2 맷플롯립으로 넘파이 배열 시각화하기

    4장 단어 가방 모형과 TF-IDF
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 단어 가방 모형
    ____1 단어 가방 모형을 만드는 방법
    ____2 단어 가방 모형 만들기
    ____3 n-gram: 앞뒤 단어 묶어서 사용
    ____4 min_df와 max_df: 빈도수 설정
    ____5 max_features: 학습 단어 개수 제한
    ____6 stop_words: 불용어 제거
    ____7 analyzer: 문자, 단어 단위 설정
    LESSON 02 TF-IDF
    ____1 TF-IDF 가중치를 적용하는 방법

    5장 연합뉴스 타이틀 주제 분류
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 데이터 선택하기
    LESSON 02 분류 과정
    LESSON 03 분류를 위한 기본 설정
    ____1 라이브러리 불러오기
    ____2 시각화를 위한 폰트 설정
    LESSON 04 데이터 불러오기
    LESSON 05 데이터 전처리하기
    ____1 데이터 전처리를 위한 데이터 병합
    ____2 정답값 빈도수 확인
    ____3 문자 길이 확인
    ____4 맷플롯립과 시본을 이용해 히스토그램으로 시각화
    ____5 주제별 글자와 단어의 빈도 확인
    LESSON 06 문자 전처리하기
    ____1 숫자 제거
    ____2 영문자는 모두 소문자로 변경
    ____3 형태소 분석기로 조사, 어미, 구두점 제거
    ____4 불용어 제거
    LESSON 07 학습, 시험 데이터 세트 분리하기
    LESSON 08 단어 벡터화하기
    LESSON 09 학습과 예측하기
    ____1 랜덤 포레스트 분류기
    ____2 교차 검증
    ____3 학습
    LESSON 10 답안지 불러오기

    6장 국민청원 데이터 시각화와 분류
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 분석 과정
    LESSON 02 분석을 위한 기본 설정
    ____1 라이브러리 불러오기
    LESSON 03 판다스로 데이터 불러오기
    ____1 구글 드라이브에 파일 다운로드
    ____2 다운로드한 데이터 살펴보기
    ____3 결측치가 있는지 확인하기
    LESSON 04 판다스 데이터 분석과 시각화
    ____1 답변 대상 청원 열 추가
    ____2 청원 기간별 분석
    ____3 청원 기간과 분야별 분석
    ____4 시각화
    LESSON 05 soynlp로 워드클라우드 그리기
    ____1 라이브러리와 데이터
    ____2 토큰화
    ____3 텍스트 데이터 전처리
    ____4 워드클라우드 그리기
    ____5 명사만 추출해 시각화
    LESSON 06 머신러닝으로 국민청원 데이터 이진 분류하기
    ____1 지도학습과 데이터 세트 분리
    ____2 이진 분류 대상 정하기
    ____3 평균을 기준으로 투표수 예측하기
    ____4 전처리하기
    ____5 학습 세트와 시험 세트 만들기
    ____6 단어 벡터화하기
    ____7 TF-IDF 가중치 적용하기
    ____8 LightGBM으로 학습시키기
    ____9 평가하기
    ____10 예측하기
    ____11 예측 결과의 정확도 평가하기

    7장 ‘120다산콜재단’ 토픽 모델링과 RNN, LSTM
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 분석 과정
    LESSON 02 잠재 디리클레 할당으로 토픽 분류하기
    ____1 라이브러리 설치 및 데이터 불러오기
    ____2 단어 벡터화하기
    ____3 잠재 디리클레 할당 적용하기
    ____4 pyLDAvis를 통한 시각화하기
    ____5 유사도 분석하기
    LESSON 03 순환 신경망으로 텍스트 분류하기
    ____1 라이브러리와 데이터 불러오기
    ____2 학습/시험 데이터 세트 분리하기
    ____3 레이블값을 행렬 형태로 만들기
    ____4 벡터화하기
    ____5 패딩하기
    LESSON 04 모델 만들기
    ____1 Bidirectional LSTM
    ____2 모델 컴파일하기
    ____3 학습하기
    ____4 예측하기
    ____5 평가하기

    8장 인프런 이벤트 댓글 분석
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 분석 과정
    LESSON 02 분석을 위한 기본 설정
    ____1 라이브러리 불러오기
    ____2 데이터 불러오기
    LESSON 03 데이터 전처리
    ____1 중복된 글 제거하기
    ____2 소문자로 변환하기
    LESSON 04 문자열 분리로 ‘관심강의’ 분리하기
    LESSON 05 벡터화하기
    LESSON 06 TF-IDF로 가중치를 주어 벡터화하기
    LESSON 07 군집화하기
    ____1 KMeans
    ____2 MiniBatchKMeans
    ____3 클러스터 예측 평가하기
    ____4 실루엣 계수 분석하기

    9장 ChatGPT를 사용한 문장 생성 자동화
    LESSON OT 들어가며
    LESSON 01 생성 모델의 개념
    LESSON 02 생성 모델의 파라미터 크기와 종류
    LESSON 03 ChatGPT 사용하기
    LESSON 04 한국어 생성 서비스: 뤼튼
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