텍스트 분석에 파이썬 라이브러리와 머신러닝을 사용하는 방법을 배워보자!
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텍스트 인식(언어 인식) 애플리케이션을 직접 만들며 배운다!
파이썬 라이브러리로 학습하는 자연어 처리와 머신러닝 응용 테크닉!
출판사 제이펍
원출판사 O'reilly
원서명 Applied Text Analysis with Python
저자명 벤자민 벵포트, 레베카 빌브로, 토니 오제다
역자명 박진수
출판일 2019년 11월 29일
페이지 392쪽
시리즈 I♥A.I. 20(제이펍의 인공지능 시리즈 20)
판 형 46배판변형(188*245*19.8)
제 본 무선(soft cover)
정 가 27,000원
ISBN 979-11-88621-77-4(93000)
키워드 파이썬 / 텍스트 분석 / 텍스트 마이닝 / 인공지능 / 머신러닝 / 자연어 처리 / NLP
분 야 인공지능 / 텍스트 분석
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■ 2019/11/20 - [출간전 책소식] - 빅데이터 시대, 텍스트 분석도 머신러닝으로?!
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도서 소개
텍스트 인식 애플리케이션을 직접 만들며 배운다!
파이썬 라이브러리로 학습하는 자연어 처리와 머신러닝 응용 테크닉!
뉴스나 연설 그리고 소셜 미디어에서 이뤄지는 사적인 대화에 이르기까지 자연어는 가장 널리 쓰이면서도 활용률은 낮은 데이터 중 하나다. 자연어는 일정하게 흐르지 않고 상황에 맞춰 늘 변하며 적응한다. 게다가 자연어는 기존 데이터에서 전달하지 않는 정보도 전하기 때문에, 텍스트 분석 응용 프로그램을 창의적으로 만들어 사용해야 적절히 해독할 수 있다.
이 책에서 여러분은 언어 인식(language-aware) 제품을 구축하는 일에 머신러닝을 활용하는 데이터 과학자의 접근 방식을 볼 수 있다. 특히, 문맥이나 사용 언어에 맞춰 특징을 처리하는 기술(즉, 특징 공학)이나 벡터화ㆍ분류ㆍ토픽 모델링ㆍ엔터티 분해ㆍ그래프 분석ㆍ시각적 조정 같은 기술도 다루고 있다. 더불어 파이썬 기반의 텍스트 분석에 필요한 강력하면서도 반복 및 확장 가능한 기술도 배울 수 있다. 이 책에 나온 내용을 모두 배우고 나면 복잡한 현업의 문제를 해결할 수 있는 실용적 해법을 찾을 수 있을 것이다.
이 책의 주요 내용
■ 텍스트를 전처리하고 벡터화해서 고차원 특징 표현으로 바꾸기
■ 문서 분류 및 토픽 모델링 수행하기
■ 시각적인 진단을 통해 모델 선택 과정 조정하기
■ 핵심 어구 추출, 개체명 식별, 그래프 구조 추출을 통해 텍스트가 담고 있는 데이터 추론하기
■ 챗봇이나 언어로 상호작용을 하는 대화형 프레임워크 만들기
■ 스파크를 사용해 처리 능력을 늘리거나 신경망을 사용해 더 복잡한 모델로 키우기
지은이 소개
벤자민 벵포트(Benjamin Bengfort)
벤자민은 분산 시스템 기술과 머신러닝 및 그 밖의 기술에도 해박한 데이터 과학자다. 자연어 처리에서부터 파이썬을 이용한 데이터 과학, 하둡과 스파크를 이용한 분석에 이르기까지 다양한 주제에 관한 글을 쓴다.
레베카 빌브로(Rebecca Bilbro)
레베카는 데이터 과학자이자 파이썬 프로그래머이자 교사이자 연사이자 작가다. 특징분석에서 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조율에 이르기까지 시각적인 진단을 위한 머신러닝을 전문으로 하고, 자연어 처리, 의미 망 추출, 엔터
티 분해 및 고차원 정보에 관해 연구했다.
토니 오제다(Tony Ojeda)
토니는 데이터 과학 자문 및 기업 훈련, 연구 및 오픈소스 공동 작업을 수행하는 회사인 디스트릭트 데이터 랩스(District Data Labs)의 창립자 겸 최고경영자로서, 그곳에서 오픈소스 도구를 사용한 응용 분석(사업 전략, 최적화, 예측 및 커리큘럼)에 집중하고 있다.
옮긴이 소개
박진수
다양한 정보기술 분야 경력과 저술/번역 경험을 바탕으로 IT 융·복합 사업을 꿈꾸는, 1인 회사 ‘리율’의 대표다. 옮긴 책으로는 《R로 배우는 텍스트 마이닝》, 《케라스 창시자의 딥러닝 with R》, 《모두를 위한 실용 전자공학》,
《해킹 일렉트로닉스》, 《ggplot2》 등이 있다.
차례
CHAPTER 01 언어와 계산 1
데이터 과학 패러다임 2
언어 인식 데이터 제품 4
데이터 제품 파이프라인 6
데이터로서의 언어 9
언어의 계산 모델 10
언어 자질 11
맥락 자질 15
구조적 자질 17
결론 20
CHAPTER 02 사용자 정의 말뭉치 구축 21
말뭉치란 무엇인가? 22
영역 특정 말뭉치 22
Baleen 수집 엔진 23
말뭉치 데이터 관리 25
말뭉치 디스크 구조 27
말뭉치 리더 30
NLTK를 사용한 스트리밍 데이터 액세스 32
HTML 말뭉치 읽기 34
데이터베이스에서 말뭉치 읽기 38
결론 40
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