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중급 단계
완료하는 데 약 19시간 필요
영어
자막: 영어, 스페인어, 중국어 (간체자)
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제공자:

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연세 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 3시간 필요

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 53분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9m
1.3 How-to-do: workspace installation and setup15m
1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13m
1개의 읽기 자료
What is Text Mining?10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Text Preprocessing

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 67분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
2.2 What is text mining?10m
2.3 Description of preprocessing techniques11m
2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20m
2.5 How-to-do: N-Grams14m
1개의 읽기 자료
Text Preprocessing10m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Text Analysis Techniques

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 62분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
6개의 동영상
3.2 Explanations of named entity recognition11m
3.3 Explanations of dependency parsing8m
3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14m
3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6m
3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9m
2개의 읽기 자료
Stemming and Lemmatization10m
Named Entity Recognition10m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Term Weighting and Document Classification

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 52분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
4.2 Explanations of document classification11m
4.3 Explanations of sentiment analysis9m
4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10m
4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11m
2개의 읽기 자료
Text Classification10m
TF-IDF10m

검토

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