1장. 텍스트 분석의 이해
__텍스트 분석의 이해
__데이터는 어디에 있나?
__가비지 입력, 가비지 출력
__텍스트 분석을 수행하는 이유
__요약
__참조
2장. 텍스트 분석을 위한 파이썬 팁
__왜 파이썬인가?
__파이썬으로 텍스트 다루기
__요약
__참조
3장. 스파이시 언어 모델
__스파이시 라이브러리
__라이브러리 설치
____문제 해결
____스파이시 언어 모델
____언어 모델 설치
____설치의 방법과 이유
____언어 모델을 사용한 기본 전처리
__텍스트 토큰화
____품사 태깅
____NER
____규칙 기반 매치
____전처리
__요약
__참조
4장. 젠심-텍스트 벡터화, 변환 및 N-그램
__젠심 소개
__벡터의 이해와 필요성
____BOW
____TF-IDF
____다른 표현
__젠심을 이용한 벡터 변환
__N-그램과 전처리 기법들
__요약
__참조
5장. 품사 태깅 및 응용
__품사 태깅의 이해
__파이썬으로 품사 태깅
____스파이시를 이용한 품사 태깅
__품사 태거의 학습
__품사 태그 활용 예제
__요약
__참조
6장. NER 및 응용
__NER의 이해
__파이썬으로 NER
____스파이시를 이용한 개체명 태깅
__개체명 인식기 학습
__개체명 인식기 예제 및 시각화
__요약
__참조
7장. 의존 구문 분석
__의존 구문 분석의 이해
__파이썬으로 하는 의존 구문 분석
__스파이시를 이용한 의존 구문 분석
__의존 구문 분석기 학습
__요약
__참조
8장. 토픽 모델링
__토픽 모델링의 이해
__젠심을 이용한 토픽 모델링
____잠재 디리클레 할당
____잠재 의미 색인
________HDP
____DTM
__사이킷런을 이용한 토픽 모델링
__요약
__참조
9장. 고급 토픽 모델링
__고급 모델 학습 팁
__문서 탐색
__주제 일관성 및 토픽 모델 평가
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