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텍스트 마이닝

섹션

8개

강의

34개

커리큘럼

8개 섹션, 34개 강의

  1. 1

    텍스트 분석과 자연어 처리

    1. 1.1텍스트 분석과 자연어 처리
    2. 1.2텍스트 분석의 종류와 사례
  2. 2

    문서 단어 행렬

    1. 2.1의미
    2. 2.2문서 단어 행렬
    3. 2.3단어 구름
  3. 3

    토큰화

    1. 3.1토큰화
    2. 3.2문장 구조 분석
    3. 3.3한국어 형태소 분석
  4. 4

    문서 분류와 감성 분석

    1. 4.1문서 분류와 감성 분석
    2. 4.2나이브 베이즈 분류
    3. 4.3로지스틱 회귀분석
    4. 4.4혼동 행렬
    5. 4.5문턱값과 ROC 곡선
  5. 5

    언어 모형과 전이 학습

    1. 5.1언어 모형
    2. 5.2전이 학습
    3. 5.3GPT 미세 조정
    4. 5.4BERT
    5. 5.5토큰 분류
  6. 6

    유사도

    1. 6.1문서 벡터와 단어 벡터
    2. 6.2유사도와 거리
    3. 6.3스코어링과 TF-IDF
    4. 6.4다양한 유사도
  7. 7

    토픽 모델링

    1. 7.1임베딩
    2. 7.2잠재 의미 분석(LSA)
    3. 7.3LSA 실습
    4. 7.4딥러닝 기반 임베딩
    5. 7.5문장 BERT를 이용한 키워드 추출
    6. 7.6문서 클러스터링
  8. 8

    정보 검색

    1. 8.1정보 검색
    2. 8.2PostgreSQL 검색 실습
    3. 8.3Full Text Search
    4. 8.4Ranking
    5. 8.5임베딩을 이용한 검색
    6. 8.6Rank Fusion