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Course Outline
NLP 관련 Python 패키지 개요
NLP 소개 (물론 Python에 예시가 있습니다)
- 간단한 텍스트 조작
- 텍스트 검색
- Word개의 계산
- 텍스트를 Word로 분할
- 어휘 분산
- 복잡한 구조 처리
- 목록에서 텍스트 표현하기
- 목록 인덱싱
- 결합어
- 빅램
- 빈도 분포
- Word이 포함된 조건문
- Word (startswith, endswith, islower, isalpha 등) 비교
- 자연어 이해
- Word 의미 모호성 해소
- 대명사 해결
- 기계 번역(통계적, 규칙 기반, 문자적 등)
- 수업 과정
Python의 NLP 예제
- Access 텍스트 코퍼스 및 어휘 리소스 활용
- 코퍼스의 일반적인 소스
- 조건부 빈도 분포
- 장르별 Word 계산
- 자체 코퍼스 생성
- 발음 사전
- 슈박스와 툴박스 사전
- 감각과 동의어
- 계층 구조
- 어휘 관계: Meronyms, Holonyms
- 의미적 유사성
- 원시 텍스트 처리
- 프라이팅
- 절단하다
- 문자열의 일부 추출
- Access개별 문자
- 검색, 바꾸기, 분할, 결합, 인덱싱 등...
- 정규 표현식 사용
- 단어 패턴 감지
- 어간 추출
- 토큰화
- 텍스트 정규화
- Word 세분화(특히 중국어)
- 분류 및 태그 지정Word
- 태그된 Corpora
- 태그된 토큰
- 품사 태그셋
- Python 사전
- Words to Property 매핑
- 자동 태그 지정
- Word의 범주 결정 (형태학적, 통사적, 의미적)
- 텍스트 분류 (Machine Learning)
- 감독 분류
- 문장 분할
- 교차 검증
- 의사결정 트리
- 텍스트에서 정보 추출
- 청킹
- 칭킹
- 태그 vs 트리
- 문장 구조 분석
- 문맥 자유 문법
- 파서
- 기능 기반 문법 구축
- 문법적 특징
- 처리 기능 구조
- 문장의 의미 분석
- 의미론과 논리
- 명제 논리
- 1차 논리
- 담론 의미론
- 언어 데이터 관리
- 데이터 형식(사전 대 텍스트)
- 메타데이터
Requirements
Python의 기본 지식
28 Hours
회원 평가 (1)
I did like the exercises.
