Update Example.md

korea_nlp/Example.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 ## 주의사항
 
 - 사용을 원하는 python file과 동일한 폴더에 다운로드 후 import 하셔서 정상 실행이 됩니다.
-- Library file에 import를 하시는 경우 korea_nlp_library.py file을 Download 해주세요.
 
 #### 예제
 - 위 class 를 import 하여 사용하시면 됩니다.
@@ -52,10 +51,10 @@ kn.tokenize(sentence,scores)
 <br>
 **input**:
 <pre><code>import korea_nlp
-kn = korea_nlp.noun_extract()
+kn = korea_nlp.Tokenizer()
 sentence = '김치헌은 바보다.'
 scores = {}
-kn.tokenize(sentence,scores)
+kn.noun_extract(sentence,scores)
 </code></pre>
 <br>
 **output**:
@@ -67,10 +66,10 @@ kn.tokenize(sentence,scores)
 <br>
 **input**:
 <pre><code>import korea_nlp
-kn = korea_nlp.noun_extract()
+kn = korea_nlp.Tokenizer()
 sentence = '김치헌은 바보다.'
 scores = {'김치헌':1.0}
-kn.tokenize(sentence,scores)
+kn.noun_extract(sentence,scores)
 </code></pre>
 <br>
 **output**:
@@ -82,4 +81,37 @@ Score 값을 지정한 '김치헌'이라는 고유명사가 추출됨을 알 수
 
 <br>
 특정 'Noun' 갯수 측정
-- 추가예정
+<br>
\ No newline at end of file
+
+**input**:
+<pre><code>import korea_nlp
+kn = korea_nlp.Tokenizer()
+sentence = '김치헌은 김치를 좋아한다.'
+scores = {}
+word = "김치"
+kn.noun_counter(sentence,scores,word)
+</code></pre>
+<br>
+**output**:
+<pre><code> 2
+</code></pre>
+
+Score 값을 따로 지정해주지 않아서 default 로 지정된 library 자체 data를 기반으로 문장을 token화하여 '김치' 라는 단어의 갯수를 Counting 하여 '2'가 출력됩니다.
+
+<br>
+**input**:
+<pre><code>import korea_nlp
+kn = korea_nlp.Tokenizer()
+sentence = '김치헌은 김치를 좋아한다.'
+scores = {'김치헌':1.0}
+word = "김치"
+kn.noun_counter(sentence,scores,word)
+</code></pre>
+<br>
+**output**:
+<pre><code> 1
+</code></pre>
+
+Score에 '김치헌' 이라는 고유명사를 추출할 수 있도록 지정해주어 '김치' 라는 단어 counting 시 counting 되지 않습니다.
+<br>
+고유명사를 불필요하게 Counting 하는 경우를 배제합니다.
\ No newline at end of file