1. 1. 강의개요 및 권장 학습순서와 NLTK 설치하기 15분

2. 2. corpus(말뭉치)란 무엇인가 12분

3. 3. nltk gutenberg corpus 다운로드 및 텍스트 내용 출력하기 21분

4. 4. nltk gutenberg corpus 여러가지 값 출력 18분

5. 5. nltk tokenization - sent_tokenize 16분

6. 6. word_tokeniz() 함수를 사용한 토큰화 vs gutenberg. words() 함수를 사용한 토큰화 비교 21분

7. 7. 각 토큰당 평균 문자 수 12분

8. 8. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(1) 20분

9. 9. 브라운 코퍼스를 활용한 여러가지 메서드(2) 및 FreqDist 함수 사용법 25분

10. 10. FreqDist() 함수로 단어 빈도 수 체크시 대소문자 문제 22분

11. 11. 특정 단어의 빈도 수 체크 13분

12. 12. 특정 단어의 빈도 수 체크 - list comprehension 사용 13분

13. 13. 세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 기초학습 19분

14. 14. 전부 소문자로 바꾼 후 중복되는 것 없이 단어 수 체크 29분

15. 15. 세익스피어는 비극 햄릿을 쓸 때 한 문장당 평균 몇개의 단어를 사용해서 썼을까 - 최종 통계 구하기 16분

16. 16. 브라운 코퍼스 장르별 원하는 단어 수 세기 - ConditionalFreqDist() 사용법 30분

17. 17. cfd 출력시 pair로 구성해서 출력하기 12분

18. 18. 브라운 코퍼스 카테고리별 단어 수 체크시 배열 변수 만들어서 이중 for문으로 구성하기 10분

19. 19. n-gram이란 무엇이고 bigram, trigram 등이 검색 예측에 어떻게 활용되어지는가 33분

20. 20. nltk 패키지내 ngrams를 활용하여 bigram, trigram 구하기 실습 18분