강의목차

• 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

학습후기