クラス紹介

▪ Pythonのテキストマイニングクラスは、ハングルを含むテキストデータ分析を扱います。

このクラスは、基本分析から感情分析、および類似のセマンティックグループのクラスタリングまで、非構造化データであるテキストとドキュメントを洗練します。

高度な分析を扱い、実際の論文題目、収集方法、絞り込み、基本分析、連想分析、感情分析などを一つにまとめています。

クラスターとトピックのモデリング、および word2vec や doc2vec などの最新のテクニックについて詳しく説明しています。

ハングルのテキストマイニングに特化した講義で、テキスト分析の核となる概念、各コースの実践的なトピック、分析プロセスにおける衝突点などについて学びます。

問題点や解決策など、実践的なテキスト分析を習得できます。

クラス目標

-非構造化データであるテキストデータの構造を理解し、分析と全体的なコンテキストを理解できる。

-テキストデータの前処理プロセスの重要性を学び、前処理方法と重要なチェックポイントを学びます。

-テキスト分析の分析手法として、基本分析、連想分析、感情分析、クラスター、トピックモデリングを理解できる。

-word2vec や doc2vec などの最新のテクニックを含むすべての分析を実行できます。

-実際のテキストデータセットを使用して次の手順を実行すると、実際に十分に活用できます。

* 英語とハングルのコレクション → ピュリフィケーション → ワードクラウド → 連想分析 → 感情分析 → クラスタリングとトピックモデリング → word2vec, doc2vec