품목정보
발행일 | 2019년 06월 04일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 232쪽 | 188*245*13mm |
ISBN13 | 9791188621552 |
ISBN10 | 1188621556 |
발행일 | 2019년 06월 04일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 232쪽 | 188*245*13mm |
ISBN13 | 9791188621552 |
ISBN10 | 1188621556 |
CHAPTER 1 정돈 텍스트(깔끔한 텍스트) 형식 1 정돈 텍스트와 다른 데이터 구조 비교하기 2 unnest_tokens 함수 3 제인 오스틴의 작품 정돈하기 6 gutenbergr 패키지 10 단어 빈도 10 요약 16 CHAPTER 2 정돈 데이터를 사용한 정서분석 17 정서 데이터셋 18 내부 조인을 사용한 정서분석 21 세 가지 정서 사전 비교 25 가장 흔한 긍정 단어와 부정 단어 28 워드 클라우드 30 단순한 단어 이상인 단위 보기 32 요약 35 CHAPTER 3 단어와 문서의 빈도 분석: tf-idf 37 제인 오스틴의 소설 속 용어빈도 38 지프의 법칙 40 bind_tf_idf 함수 44 물리학 텍스트의 말뭉치 47 요약 53 CHAPTER 4 단어 간 관계: 엔그램과 상관 55 엔그램에 의한 토큰화 56 엔그램 개수 세기와 선별하기 57 바이그램 분석 59 정서분석 시 바이그램을 사용해 문맥 제공하기 62 ggraph를 사용해 바이그램 연결망 시각화화기 65 그 밖의 텍스트에 들어 있는 바이그램 시각화하기 71 widyr 패키지와 단어 쌍 세기 및 상관 73 각 단원 간의 개수 세기 및 상관 74 쌍 단위 상관 검사 76 요약 81 CHAPTER 5 비정돈 형식 간에 변환하기 83 문서-용어 행렬 정돈하기 84 DocumentTermMatrix 객체 정돈하기 85 dfm 객체 정돈하기 89 정돈 텍스트 데이터를 행렬에 캐스팅하기 92 Corpus 객체를 메타데이터로 정돈하기 94 사례 연구: 금융 관련 기사 마이닝 97 요약 104 CHAPTER 6 토픽 모델링 105 잠재 디리클레 할당 106 단어-토픽 확률 108 문서-토픽 확률 111 예제: 대도서관 강도 113 각 장의 LDA 115 문서당 분류 118 단어별 할당: augment 121 대체 LDA 구현 125 요약 127 CHAPTER 7 사례 연구: 트위터 아카이브 비교 129 데이터 및 트위터 분포 얻기 129 단어 빈도 131 단어 용도 비교 135 단어 사용 변화 137 즐겨찾기 및 리트윗 143 요약 148 CHAPTER 8 사례 연구: NASA 메타데이터 마이닝 149 NASA가 데이터를 조직하는 방식 150 데이터 랭글링과 정돈 151 일부 초기 단순 탐사 154 단어 동시 발생과 상관 156 설명 및 제목 단어 연결망 156 중요어 연결망 159 설명 필드에 대한 tf-idf 계산 163 설명 필드 단어의 tf-idf는 무엇인가? 163 설명 필드를 중요어에 연결하기 164 토픽 모델링 166 문서-용어 행렬에 캐스팅하기 166 토픽 모델링 준비 167 토픽 모델 해석 168 토픽 모델링을 중요어와 연결하기 175 요약 178 CHAPTER 9 사례 연구: 유즈넷 텍스트 분석 179 전처리 179 텍스트 전처리 181 뉴스그룹의 단어들 183 뉴스그룹 내에서 tf-idf 찾기 184 토픽 모델링 187 정서분석 190 단어별 정서분석 191 메시지별 정서분석 194 엔그램 분석 197 요약 199 참고문헌 201 찾아보기 203 |
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