Pythonで自然言語処理（テキスト処理）を勉強するならまずこの動画で超特訓

■ 講義内使用コード
https://colab.research.google.com/drive/1iwdxeGzpxUnffM0Tk0wtzRXA3IKvTe40?usp=sharing

■ 言語処理100本ノック
https://nlp100.github.io/ja/

00:00 イントロ
01:16 事前準備
03:49 01. テキストファイルの書き出し
05:29 02. テキストファイルの読み込み
07:16 03. 形態素解析1（MeCab形式）
09:12 04. 形態素解析2（ChaSen形式）
10:34 05. 形態素解析3（わかち書き）
11:43 06. 形態素解析4（カタカナ変換）
13:18 07. 品詞ごとの分類
24:53 08. 動詞の抽出
29:09 09. 単語の出現頻度の算出
32:46 10. 頻出順に並べ替え
40:54 11. ヒストグラムで可視化
43:08 12. N-gram（文字単位）
46:42 13. N-gram（単語単位）
50:56 14. N-gramの関数化
56:30 15. 単語ベクトルの読み込み
01:00:23 16. Cos類似度
01:03:03 17. 類似度ランキング
01:04:35 18. 単語ベクトルの演算
01:07:36 19. k-meansでクラスタリング
01:18:25 20. t-SNEで可視化

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