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목차/차례

  1. Q1. speech_park.txt 를 불러와 분석에 적합하게 전처리한 다음 띄어쓰기 기준으로 토큰화하세요.
  2. Q2. 가장 자주 사용된 단어 20개를 추출하세요.
  3. Q3. 가장 자주 사용된 단어 20개의 빈도를 나타낸 막대 그래프를 만드세요.
  4. Q4. 박근혜 전 대통령 출마 선언문의 내용 분석을 통해서 무엇을 알 수 있었나요

본문/내용

Q1. speech_park.txt 를 불러와 분석에 적합하게 전처리한 다음 띄어쓰기 기준으로 토큰화하세요.

]\\d]`와 같이 지정하면 모든 구두점과 숫자를 제거할 수 있다. 이러한 처리를 통해 우리는 분석에 필요한 순수한 언어 데이터를 확보하게 된다. 이제 데이터가 정제된 후, 띄어쓰기 기준으로 토큰화를 진행해야 한다. 이를 위해 `str_split` 함수를 사용할 수 있다. 이 함수는 지정한 구분자를 기준으로 문자열을 나누어 벡터 형태로 반환한다. 띄어쓰기를 기준으로 텍스트를 나누면 각 단어를 별개의 요소로 분리할 수 있다. 만약 데이터에서 특정한 불용어가 존재한다면, 이 단계에서 불용어 리스트를 작성하고 이를 필터링할 수 있다. 불용어란 `과`, `의`, `에`와 같은 일반적인 의미를 갖지 않는 단어들로, 분석의 정확성을 높이기 위해 이러한 단어를 제거하면 좋다. R에서는 `stopwords` 패키지에서 제공하는 불용어 리스트를 사용할 수 있다. 마지막으로, 이렇게 나눈 토큰들을 데이터 프레임으로 변환하여 이후 분석에 활용할 수 있다. 데이터 프레임으로 변환하면 각 토큰에 대한 추가적인 정보를 쉽게 추가하거나 분석할 수 있는 장점이 있다. 이를 통해 토큰화…



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I D : daso******
Date : 2025-07-23
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