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__1장 단어 빈도 분석: 무엇을 강조했을까?_01-1 텍스트 전처리_01-2 토큰화하기_01-3 단어 빈도 분석하기__2장 형태소 분석기를 이용한 단어 빈도 분석_02-1 형태소 분석_02-2 명사 빈도 분석하기_02-3 특정 단어가 사용된 문장 살펴보기__3장 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 __4장 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 __5장 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 __6장 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 __7장 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__8장 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__9장 텍스트를 효율적으로 분석하는 방법_09-1 텍스트 데이터 수집하기_09-2 텍스트 분석 품질 높이기_09-3 완전 유용한 꿀팁
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