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쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝

김영우

책이미지
도서 상세정보
자료유형단행본
개인저자김영우
서명/저자사항쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝 /김영우 지음
판사항초판
발행사항서울 :이지스퍼블리싱,2021
형태사항342.p :삽화 ;26cm
ISBN9791163032298
서지주기찾아보기(p.341-342)수록
비통제주제어R,텍스트마이닝
소장정보
No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실/서가 도서상태 반납예정일 예약
1 EB041559 12.10-10 김64쉽 2021 국토연구원/자료실/ 대출중 2022-10-02 예약가능

목차 일부

01 단어 빈도 분석: 무엇을 강조했을까?
 01-1 텍스트 전처리
 01-2 토큰화하기
 01-3 단어 빈도 분석하기

02 형태소 분석기를 이용한 단어 빈도 분석
 02-1 형태소 분석
 02-2 명사 빈도 분석하기
 02-3 특정 단어가 사용된 문장 살펴보기

03 비교 분석: 무엇이 다를까?
 03-1 단어 빈도 비교하기
 03-2 오즈비 - 상대적...

목차 전체

01 단어 빈도 분석: 무엇을 강조했을까?
 01-1 텍스트 전처리
 01-2 토큰화하기
 01-3 단어 빈도 분석하기

02 형태소 분석기를 이용한 단어 빈도 분석
 02-1 형태소 분석
 02-2 명사 빈도 분석하기
 02-3 특정 단어가 사용된 문장 살펴보기

03 비교 분석: 무엇이 다를까?
 03-1 단어 빈도 비교하기
 03-2 오즈비 - 상대적으로 중요한 단어 비교하기
 03-3 로그 오즈비로 단어 비교하기
 03-4 TF-IDF - 여러 텍스트의 단어 비교하기

04 감정 분석: 어떤 마음으로 글을 썼을까?
 04-1 감정 사전 활용하기
 04-2 댓글 감정 분석하기
 04-3 감정 범주별 주요 단어 살펴보기
 04-4 감정 사전 수정하기

05 의미망 분석: 어떤 맥락에서 단어를 썼을까?
 05-1 동시 출현 단어 분석 - Co-occurrence analysis
 05-2 동시 출현 네트워크 - Co-occurrence network
 05-3 단어 간 상관 분석 - Phi coefficient
 05-4 연이어 사용된 단어쌍 분석 - n-gram

06 토픽 모델링: 어떤 주제로 글을 썼을까?
 06-1 토픽 모델링 개념 알아보기
 06-2 LDA 모델 만들기
 06-3 토픽별 주요 단어 살펴보기
 06-4 문서를 토픽별로 분류하기
 06-5 토픽 이름 짓기
 06-6 최적의 토픽 수 정하기

07 텍스트 마이닝 프로젝트: 타다 금지법 기사 댓글 분석
 07-1 주요 단어 살펴보기
 07-2 공감, 비공감 댓글 비교하기
 07-3 관심 댓글 비교하기
 07-4 단어 간 관계 살펴보기
 07-5 토픽 모델링

08 텍스트 마이닝 프로젝트: 차기 대선 주자 SNS 여론 분석
 08-1 SNS 언급량 추이 살펴보기
 08-2 SNS 이슈 살펴보기
 08-3 감정 단어 살펴보기
 08-4 감정 경향 살펴보기
 08-5 감정 추이 살펴보기
 08-6 긍정, 부정 트윗 단어 비교하기

09 텍스트를 효율적으로 분석하는 방법
 09-1 텍스트 데이터 수집하기
 09-2 텍스트 분석 품질 높이기
 09-3 완전 유용한 꿀팁