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파이썬 자연어 처리의 이론과 실제
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파이썬 자연어 처리의 이론과 실제

효율적인 자연어 처리를 위한 머신 러닝과 딥러닝 구현하기

잘라지 트하나키 저/이승준 | 에이콘출판사 | 2018년 06월 29일 | 원제 : Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 3072 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 06월 29일
쪽수,무게,크기 544쪽 | 1029g | 188*235*30mm
ISBN13 9791161751726
ISBN10 1161751726

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책소개

자연어 처리는 복잡한 영역이라 아주 많은 자료가 존재한다. 학습자가 자연어 처리를 익히려면 여기저기 발품을 팔아야 하는 실정이다. 저자는 이와 같은 현실을 깨닫고 한 권의 책으로 파이썬 자연어 처리의 전반을 이해할 수 있게 집필했다. 이 책은 자연어 처리 기초부터 머신 러닝, 딥러닝에 이르기까지 안내서이자 참고서의 역할을 톡톡히 해낼 것이다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 잘라지 트하나키

Jalaj Thanaki 데이터 과학자다. 구체적으로 말하면 데이터 과학 연구자다. 데이터 과학 관련 문제를 다루는 것을 좋아한다. 또한 데이터 과학과 인공 지능 관련 기술을 사용해 세계를 더 나은 곳으로 만들고 싶어한다. 연구 관심사는 자연어 처리, 머신 러닝, 딥러닝 및 대용량 데이터 분석이다. 사회 활동가, 여행자, 자연 애호가이기도 하다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 이승준

한아시스템에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며, 현재 프리랜서로 일하고 있다. 삼각형프레스에서 출간한 『Boogazine JFC PROGRAMMING』(1998), 『Boogazine Visual J++ 6.0』(1998), 『Java Workshop 2.0 21일 완성』(1997)을 집필했고, 편저한 책으로 『JAVA 서블릿 & JSP 프로그래밍 한꺼번에 끝내기』(2002), 『XML 기본+활용 마스터하기』(2002)가 있다. 또한 에이콘출판사에서 출간한 『(개정판) C & C++ 시큐어 코딩』(2015), 『닷넷 개발자를 위한 AngularJS』(2016), 『파이썬 분산 컴퓨팅』(2016), 『Angular 2 컴포넌트 마스터』(2016), 『유니티 게임 개발을 위한 절차적 콘텐트 생성』(2017)을 번역했다.

목차

1장. 소개
__자연어 처리에 대한 이해
__기본 애플리케이션 이해
__공생의 이점: NLP와 파이썬
__NLTK 환경 설정
__독자를 위한 팁


2장. 코퍼스와 데이터세트의 실제 이해
__코퍼스란 무엇인가?
__왜 코퍼스가 필요한가?
__코퍼스 분석 이해
__데이터 속성 타입 이해
__코포라의 여러 파일 형식 알아보기
__무료 코포라 접근용 자원
__NLP 애플리케이션용 데이터세트 준비
__웹 스크레이핑
__요약


3장. 문장 구조의 이해
__NLP의 컴포넌트 이해
__자연어 이해
__문맥 자유 문법 정의
__형태학적 분석
__구문 분석
__의미 분석
__모호성 처리
__담화 통합
__화용 분석
__요약


4장. 전처리
__코퍼스-원시 텍스트 처리
__코퍼스-원시 문장 처리
__기본 전처리
__실제적이고 사용자 정의된 전처리
__요약


5장. 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__피처 엔지니어링 이해
__NLP의 기본 피처
__NLP에 대한 기본 통계 피처
__피처 엔지니어링의 이점
__피처 엔지니어링의 과제
__요약


6장. 고급 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__워드 임베딩에 대한 기억
__word2vec의 기본 사항 이해
__word2vec 모델을 블랙박스에
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

- NLP 애플리케이션을 개발하는데 사용되는 파이썬 프로그래밍 패러다임
- 코퍼스 분석과 다양한 타입의 데이터 속성 이해
- NLTK, Polyglot, SpaCy, 스탠포드 CoreNLP 등의 파이썬 라이브러리를 사용한 NLP 학습
- 피처 엔지니어링의 일부로 피처 추출과 피처 선택
- 딥러닝에서 벡터화의 장점
- 규칙 기반 시스템의 아키텍처
- NLP 문제에 대한 지도 및 비지도 머신 러닝 알고리즘 최적화와 튜닝
- 자연어 처리와 자연어 생성 문제에 대한 심층 학습 기술


이 책의 대상 독자

NLP를 구현해서 더 스마트한 애플리케이션을 만들려는 파이썬 개발자를 위한 책이다.


이 책의 구성

1장, ‘소개’에서는 NLP와 NLP 분야에 관련된 여러 갈래를 소개한다. NLP 애플리케이션 빌드와 NLTK 설치를 논의하는 다양한 단계를 알아본다.
2장, ‘코퍼스와 데이터세트의 실제 이해’에서는 코퍼스 분석의 모든 측면을 보여준다. 코퍼스에 존재하는 다양한 타입의 코퍼스와 데이터 속성을 볼 수 있다. CSV, JSON, XML, LibSVM 등과 같은 각 코퍼스 형식을 다루며, 웹 스크레이핑 예제도 살펴본다.
3장, ‘문장 구조의 이해’에서는 언어학인 자연어의 가장 기본적인 측면을 이해해본다. 어휘 분석, 구문 분석, 의미 분석, 모호성 처리 등의 개념을 설명한다. 모든 개념을 실질적으로 이해하는 데는 NLTK를 사용한다.
4장, ‘전처리’에서는 다양한 타입의 전처리 기술과 이를 사용자 정의할 수 있는 방법을 알아본다. 데이터 준비, 데이터 처리, 데이터 변환 같은 전처리 단계를 살펴본다. 이외에도 전처리의 실제적인 측면을 이해한다.
5장, ‘피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘’에서는 NLP 애플리케이션의 핵심 부분을 본다. NLP 애플리케이션을 개발할 때 사용하는 머신 러닝 알고리즘에 대한 입력 생성을 위해 서로 다른 알고리즘과 도구가 어떻게 사용되는지 살펴본다. 피처 엔지니어링에서 사용되는 통계적 개념을 이해하게 되며, 도구와 알고리즘의 사용자 정의로 넘어갈 것이다.
6장, ‘고급 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘’에서는 의미론적 문제를 다루는데 사용되는 NLP의 최신 개념을 이해한다. 「왕좌의 게임(Game of Thrones)」 데이터 세트에서 벡터를 생성해 word2vec, doc2vec, GloVe 등을 알아볼 수 있을 뿐 아니라 word2vec의 실제 구현도 볼 수 있다.
7장, ‘N
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