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파이썬 텍스트 분석에 앞서 선행되어야 할 부분까지 다루었다. 파이썬 설치 및 코딩하는 방법부터 시작해서, 본격적인 텍스트 분석에 앞서 꼭 알아두어야 할 통계분석을 파이썬으로 어떻게 코딩하는가를 설명한다.

목차책소개 펼치기/닫기 화살표

머리말

01. 왜 파이썬을 활용한 텍스트 마이닝인가?
1. 왜 텍스트 마이닝인가?
2. 왜 파이썬인가?
3. 파이썬으로 하는 텍스트 마이닝의 절차 및 이 책의 구성

02. 파이썬 설치하고 시작하기
1. 파이썬 설치하기
2. 파이썬 실행 방법 및 핵심 라이브러리

03. 기초 파이썬 코딩
1. 파이썬의 입력과 출력
2. 데이터의 유형과 처리
3. 제어문

04. 파이썬으로 하는 통계기초
1. 이 책에서 사용하는 데이터에 대한 설명
2. 데이터 불러오기 및 데이터 프레임 변환
3. 데이터 탐사와 통계분석 방법의 결정
4. 파이썬으로 하는 통계분석

05. 텍스트 수집하기
1. 엑셀을 활용한 데이터 수집
2. 공개 API 활용
3. 공공데이터 포털을 활용하여 데이터 수집하기
4. 한국언론진흥재단의 빅 카인즈로 언론기사 수집하기

06. 텍스트 정제하기
1. 자연어 처리의 기본개념과 절차
2. 영어 텍스트의 자연어 처리
3. 한국어 텍스트의 자연어 처리

07. 핵심어 빈도분석
1. 단순 빈도분석
2. 단어 구름으로 시각화하기
3. 어휘 빈도-문서 역빈도(TF-IDF)분석

08. 의미 연결망분석
1. 사회(의미) 연결망분석의 기본개념
2. 의미 연결망의 속성

09. 군집분석
1. 군집분석의 기본개념
2. 비계층적 군집분석
3. 계층적 군집분석

10. 토픽 모델링과 단어임베딩
1. 토픽 모델링과 LDA의 이해
2. 단어임베딩과 Word2Vec의 이해

11. 감정분석
1. 감정분석의 기본개념
2. 감정어휘 사전을 이용한 문서 감정분석
3. 공개 API를 활용한 이미지 감정분석

12. 마무리

참고문헌

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