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도서 소개

파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션

2020년 세종도서 우수학술도서 선정!

파이썬과 다양한 AI 패키지로 만드는 수준 높은 예제!

최신 NLP 제품과 서비스 개발을 위한 실용주의적 안내서!


도서구매 사이트(가나다순)


출판사 제이펍

저작권사 Manning

원서명 Natural Language Processing in Action(원서 ISBN: 9781617294631)

저자명 홉슨 레인, 하네스 막스 하프케, 콜 하워드

역자명 류광

출판일 2020년 3월 4일

페이지 652쪽

시리즈 I♥A.I. 25(아이러브 인공지능 25)

판 형 188*245*31.4

제 본 무선(soft cover)

정 가 35,000원

ISBN 979-11-90665-01-8(93000)

키워드 파이썬 / 자연어 처리 / NLP / 인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝 

분 야 인공지능 / 자연어 처리


관련 사이트 

저작권사 도서 소개 페이지

아마존 도서 소개 페이지

옮긴이 홈페이지


관련 포스트

■ 2020/02/20 - [출간전 책소식] - 자연어 처리, 파이썬으로 시작해 보세요!


관련 시리즈

I♥A.I. 시리즈


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파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석

R로 배우는 텍스트 마이닝


관련 파일 다운로드

예제 코드(GitHub)


교재 검토용 증정 안내

학교 및 학원에서 교재 선정을 위해 책을 파일로 검토해보고자 하시는 분들은 다음의 페이지에서 신청 양식을 작성해주시기 바랍니다. 확인 후 연락을 드리도록 하겠습니다. http://goo.gl/vBtPo3


강의 보조자료

교재로 채택하신 분들은 메일(jeipubmarketer@gmail.com)을 보내주시면 아래의 자료를 보내드리겠습니다. 

■ 본문의 그림과 표


샘플 PDF
(차례, 추천사, 옮긴이의 글, 지은이의 글, 이 책에 대하여, 3장 '말 잘하는 수학: TF-IDF 벡터' 일부, 5장 '신경망 첫걸음: 퍼셉트론과 역전파' 일부)

파이썬으로배우는자연어처리인액션_sample.pdf


정오표 페이지

(등록되는 대로 안내해 드리겠습니다.)


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도서 소개

파이썬과 다양한 AI 패키지로 만드는 수준 높은 예제!

최신 NLP 제품과 서비스 개발을 위한 실용주의적 안내서!


최근 심층 학습(딥러닝) 기술이 발전하면서 응용 프로그램들이 대단히 정확하게 텍스트와 음성을 인식하게 되었다. 또한, 새로운 기술과 Keras나 TensorFlow 같은 사용하기 쉬운 도구들 덕분에 이제는 고품질 NLP(자연어 처리) 응용 프로그램을 예전보다 쉽게 만들어낼 수 있다.


이 책은 사람의 언어를 읽고 해석할 수 있는 프로그램을 만들려는 모든 개발자를 위한 지침서다. 이 책에서는 바로 사용할 수 있는 파이썬 패키지들을 이용해서 텍스트의 의미를 포착하고 그에 따라 반응하는 챗봇을 구축한다. 또한, 전통적인 NLP 접근 방식들은 물론이고, 좀 더 최근의 심층 학습 알고리즘과 텍스트 생성 기법들을 동원해서 날짜와 이름 추출, 텍스트 작성, 비정형 질문에 대한 응답 같은 여러 실질적인 NLP 문제들을 해결한다.


이 책의 주요 내용

  • Keras, TensorFlow, gensim, scikit-learn 사용법
  • NLP의 규칙 기반 접근 방식과 자료 기반 접근 방식
  • 규모 확장이 쉬운 NLP 파이프라인


지은이 소개

홉슨 레인(Hobson Lane)

홉슨은 사람 대신 중요한 결정을 내리는 자율 시스템을 구축하는 분야에서 20년의 경험을 쌓았다. 그는 Keras, scikit-learn, PyBrain 같은 여러 오픈소스 프로젝트에 적극적으로 기여하며, 현재 Total Good에서 오픈소스 인지 조교(cognitive assistant) 구축을 비롯한 개방형 과학 연구 및 교육 프로젝트에 힘쓰고 있다. 또한, AIAA, PyCon, IEEE 등에 논문을 게재하거나 강연했으며, 로봇공학과 자동화에 관련된 여러 특허도 가지고 있다.


하네스 막스 하프케(Hannes Max Hapke)

하네스는 전기 공학자가 기계 학습 공학자로 변신한 사례다. 대학교에서는 신경망 개념을 재생 가능 에너지 발전소를 효과적으로 제어하는 데 적용했다. 구인·구직, 보건 응용 프로그램을 위한 심층 학습 모형과 기계 학습 파이프

라인을 개발하는 프로젝트에 참여했으며, OSCON, Open Source Bridge, Hack University 같은 여러 콘퍼런스에서 기계 학습을 주제로 강연했다.


콜 하워드(Cole Howard)

콜은 기계 학습 공학자이자 NLP 실무자이자 작가다. 대규모 전자상거래 추천 엔진들과 고차원 기계 지능 시스템을 위한 최신 심층 학습 신경망들을 개발했으며, 그의 모형들은 Kaggle 공모전에서 상위에 랭크되었다. 또한, Open Source Bridge Conference와 Hack University에서 합성곱 신경망과 순환 신경망에 관해, 그리고 그런 신경망들이 자연어 처리에서 차지하는 역할에 관해 강연했다.


옮긴이 소개

류광

커누스 교수의 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》 시리즈를 포함하여 60여 종의 다양한 IT 전문서를 번역한 전문 번역가다. 인공지능 관련 번역서로는 《신경망과 심층 학습》(2019)과 《심층 학습》(2018), 《인공지능: 현대적 접근방식 제3판》(2016)이 있다. 번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(http://docbook.kr)의 일원이다. 홈페이지 occam’s Razor(http://occamsrazr.net)와 게임 개발 사이트GpgStudy(http://www.gpgstudy.com)를 운영하고 있다.


차례

PART I 말 많은 컴퓨터: NLP의 기초 1

CHAPTER 1 사고의 단위: NLP의 개요 3

1.1 자연어 대 프로그래밍 언어 4

1.2 마법 5

     1.2.1 대화하는 기계 6

     1.2.2 수학 7

1.3 실제 응용들 9

1.4 컴퓨터의 으로 본 언어 11

     1.4.1 자물쇠 언어 12

     1.4.2 정규 표현식 13

     1.4.3 간단한 챗봇 14

     1.4.4 또 다른 방법 19

1.5 짧은 초공간 탐험 23

1.6 단어의 순서와 문법 25

1.7 챗봇의 자연어 처리 파이프라인 27

1.8 더 깊은 처리 30

1.9 자연어 IQ 32

요약 35

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