청춘 시절에 미쳐 듣고 있었지만 지금은 듣지 않게 된 그리엔의 가사를 가시화해 보았다.

청춘 시절에 미쳐 듣고 있던 그리엔. 왜 그렇게 듣고 있었는데 지금 듣지 않게 된 것일까... 그렇게 생각한 것이 시작입니다. GReeeen의 노래가 가진 메시지 경향을 시각화하고 듣지 못한 이유 = 노래에 공감할 수 없게 된 이유를 이해하기 위해 가사 분석을 실시합니다. [Python] 아라시의 가사를 WordCloud에서 시각화하고, 결성 20년에 팬들에게 전하고 싶었던 것을 풀어 봤다 ...

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Janome에서 형태소 분석

qiita 첫 투고입니다. 이전부터 자연언어 처리에 흥미가 있어 만져 보자고 하는 것으로, 자신이 좋아하는 가수의 곡의 가사, 인기 top10과 별로 인기가 없는 top10을 스크래핑→형태 해석→빈도의 추출→그래프화해 어느 같은 차이가 나오는지 보았습니다. Uta-Net 위에서 가사를 분석 할 수있는 출현 빈도 데이터를 DB에 저장 Jupyter에서 위의 코드로 그래프를 작성한 결과 ,,, ...

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Word Cloud가 만들고 싶다면.

극히 적은 단계로 Word Cloud 만들기. (1 번 만들면 충분할 때 부디) 형태소 분석을 janome MeCab 그렇다면 python 에서 볼 수 있도록 설정이 필요합니다 Word Cloud에 사용할 글꼴 설정 Windows 10 파이썬 3.7 Anaconda를 넣고 있다면, 이런 곳에서 괜찮습니까? 이런 데이터( sample.csv )를 준비합니다. csv라고 말하면서 쉼표는 사용하지...

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Anaconda에 janome과 gensim을 사용한 자연 언어 처리 환경 구축

NLP 환경을 만들었습니다. 비망록입니다. Mecab이 아니고 Janome을 사용하고 있는 것은 환경 구축이 간단하기 때문입니다. 본격적으로 사용한다면 Mecab이 더 좋습니다. 그렇습니다. Windows10 Pro 64bit Anaconda 4.4.7 Python 3.6 Janome gensim Anaconda Navigator를 시작하여 가상 환경을 만듭니다. 터미널 시작 Jupyter ...

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