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학습목표- 텍스트 데이터 클러스터링의 기본 개념 이해- K-Means 알고리즘과 텍스트 데이터에의 활용 방법 학습- Python을 활용한 간단한 클러스터링 실습여러분은 인터넷에서 매일같이 엄청난 양의 텍스트를 접하고 있다. 뉴스 기사, 소셜 미디어 글, 영화 리뷰까지, 이 모든 텍스트 데이터는 단순한 글자들의 모음처럼 보이지만, 그 속에는 흥미로운 패턴과 이야기가 숨어 있다.예를 들어, 수천 개의 영화 리뷰를 보고 "이 영화는 정말 재밌다"와 "지루하고 볼 필요가 없다" 같은 의견을 자동으로 분류할 수 있다면 어떨까? 혹은, 비슷한 주제의 뉴스 기사를 한 그룹으로 묶어 관련된 정보를 빠르게 찾을 수 있다면?이러한 작업이 바로 텍스트 클러스터링이다. 오늘 우리는 이러한 클러스터링의 기본 개념을 배우고, 이..

학습목표- 한국어 텍스트 데이터를 전처리하는 기본 개념과 실습 방법을 익힌다.- 형태소 분석의 개념과 대표적인 한국어 형태소 분석기(Konlpy)를 익힌다.- NLTK와 KoNLPy 라이브러리를 활용하여 텍스트 데이터의 토큰화와 불용어 제거를 학습한다.- 실습을 통해 단어 빈도를 계산하고 간단한 텍스트 분석을 수행한다. "한국어와 자연어 처리의 첫 만남""규칙과 예외, 그리고 맥락이 어우러진 예술 언어는 인간이 세상과 소통하는 가장 오래된 도구이자, 가장 정교한 시스템입니다. 하지만 그중에서도 한국어는 특별합니다. 세계의 언어학자들은 한국어를 "규칙과 예외, 그리고 맥락이 어우러진 예술"이라고 부르곤 합니다. 왜냐하면 한국어는 단순히 단어와 문장이 아닌, 의미를 담은 구조로 구성되어 있기 때문입니다.“왜..

학습목표- 텍스트 데이터 전처리의 중요성을 이해한다.- 텍스트 데이터 전처리를 통해 노이즈를 줄이고 정보를 정리할 수 있는 방법을 배운다. - 간단한 텍스트 정규화와 클리닝을 실습한다. 텍스트 데이터를 정리하고 깨끗하게!텍스트 데이터는 우리가 일상에서 접하는 이메일, 리뷰, 소셜 미디어 게시글, 뉴스 기사 등 다양한 형태로 존재하며, 세상에서 가장 흔히 볼 수 있는 비정형 데이터 중 하나이다. 이 데이터는 단순한 숫자나 표와 달리 사람들이 실제로 사용하는 언어를 담고 있어, 이를 분석하면 소비자 감정, 사회적 트렌드, 혹은 기술적인 지식까지도 파악할 수 있는 무궁무진한 가능성을 제공한다. 하지만 텍스트 데이터는 그 복잡성과 노이즈 때문에 분석하기 까다로운 데이터로도 유명하다. 과연 어떻게 방대한 양의 텍..