이상엽  | 위키북스

37,800원  | 20231109  | 9791158394707

기계학습과 딥러닝 알고리즘, 텍스트 분석을 이 책 한 권으로 끝내자! 기계학습과 딥러닝 알고리즘을 이용해서 텍스트 분석을 잘하기 위해서는 알고리즘의 작동원리를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이 책은 텍스트 분석 실습뿐 아니라, 텍스트 분석에서 중요한 역할을 하는 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 작동 원리를 자세히 설명합니다. 알고리즘의 이해를 돕기 위해, 알고리즘을 이해하는 데 필요한 수학 개념(벡터, 행렬, 확률 등)에 관한 설명도 제공합니다. 텍스트 분석이나 코딩 경험이 없는 독자도 쉽게 접할 수 있도록, 파이썬 기초와 텍스트 분석의 기초, 텍스트 분석을 하는 데 필요한 기본적인 내용(웹스크레이핑, 정규표현식 등)에 관해서도 부록에서 다룹니다.

이상엽  | 위키북스

25,200원  | 20231109  | 9791158394714

기계학습과 딥러닝 알고리즘, 텍스트 분석을 이 책 한 권으로 끝내자! 기계학습과 딥러닝 알고리즘을 이용해서 텍스트 분석을 잘하기 위해서는 알고리즘의 작동원리를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 이 책은 텍스트 분석 실습뿐 아니라, 텍스트 분석에서 중요한 역할을 하는 기계학습과 딥러닝 알고리즘의 작동 원리를 자세히 설명합니다. 알고리즘의 이해를 돕기 위해, 알고리즘을 이해하는 데 필요한 수학 개념(벡터, 행렬, 확률 등)에 관한 설명도 제공합니다. 텍스트 분석이나 코딩 경험이 없는 독자도 쉽게 접할 수 있도록, 파이썬 기초와 텍스트 분석의 기초, 텍스트 분석을 하는 데 필요한 기본적인 내용(웹스크레이핑, 정규표현식 등)에 관해서도 부록에서 다룹니다.

박상언, 강주영  | 위키북스

27,000원  | 20230228  | 9791158394226

텍스트 마이닝에는 자연어 처리, 통계, 딥러닝 기법에 대해 많은 지식이 필요하지만, 이론적인 내용에 얽매이다 보면 정작 구현은 너무 먼 이야기가 되어 버리기 쉽다. 이 책에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 실전적인 예제를 중심으로 텍스트 마이닝을 설명한다. 특히 초보자를 위해 텍스트 전처리 과정의 개념과 다양하고 상세한 활용방법을 기초부터 설명한다. 문서 분류와 감성 분석 같은 텍스트 마이닝 작업을 대상으로 다양한 머신러닝 기법을 사용하는 예를 보여주며, 차원을 축소하고 결과를 시각화하는 방법, 토픽 모델링을 수행하고 토픽 트렌드를 구해서 시각화하는 방법을 설명한다. 기본적인 딥러닝 기법을 이용한 문서 분류 외에, 최근 많이 사용되는 BERT를 이용한 미세조정학습까지 포함한다. 또, 사전학습 언어모델에 대한 관심이 높아짐에 따라, 사전학습 언어모델의 이론적 내용과 다양한 트랜스포머 변형 모형을 설명한다. 그리고 트랜스포머 모형을 활용한 문서 요약, 질의 응답의 실습과 미세조정학습을 추가했다. 더불어 한국어 문서 분석에 자신을 갖도록 대부분의 장에 관련 예제를 충분히 다뤘다.

박상언, 강주영, 정석찬  | 위키북스

25,200원  | 20220218  | 9791158393007

텍스트 마이닝에는 자연어 처리, 통계, 딥러닝 기법에 대해 많은 지식이 필요하지만, 이론적인 내용에 얽매이다 보면 정작 구현은 너무 먼 이야기가 되어 버리기 쉽다. 이 책에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 실전적인 예제를 중심으로 텍스트 마이닝을 설명한다. 특히 초보자를 위해 텍스트 전처리 과정의 개념과 다양하고 상세한 활용방법을 기초부터 설명한다. 문서 분류와 감성 분석 같은 텍스트 마이닝 작업을 대상으로 다양한 머신러닝 기법을 사용하는 예를 보여주며, 차원을 축소하고 결과를 시각화하는 방법, 토픽 모델링을 수행하고 토픽 트렌드를 구해서 시각화하는 방법을 설명한다. 기본적인 딥러닝 기법을 이용한 문서 분류 외에, 최근 많이 사용되는 BERT를 이용한 미세조정학습까지 포함한다. 또한 한국어 문서 분석에 자신을 갖도록 대부분의 장에 관련 예제를 충분히 다뤘다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 토큰화, 어간 추출, 표제어 추출, 불용어 처리, 품사 태깅과 같은 텍스트 전처리 기법 ◎ 단어 빈도 그래프, 워드 클라우드 그리기 ◎ 카운트 벡터, TF-IDF 벡터로 문서를 변환하고, 문서 간 유사도 구하기 ◎ 다양한 머신러닝/딥러닝 기법으로 문서 분류와 감성 분석 수행 ◎ KoNLPy를 이용해 한국어 문서를 변환하고 다양한 머신러닝 알고리즘으로 분석 ◎ 문서 벡터의 차원 축소, LDA 토픽 모델링, 토픽 트렌드를 구하고 시각화 ◎ Word2Vec, ELMo와 같은 워드 임베딩 기법과 Doc2Vec의 이해 ◎ BERT의 이해와 활용, 파이토치를 이용한 미세조정 학습의 실습, 한국어 문서에 대한 BERT 사용법 실습

서혜선  | 교우

14,250원  | 20240205  | 9791125103844

파이썬을 이용한 비정형 데이터의 웹 크롤링을 통한 데이터 수집 과정과 수집된 데이터의 전처리, 그리고 문장을 주요 어휘 단위로 나누기 및 주요 어휘에 대한 워드클라우드 시각화 등을 다루는 책이다. 또한 어휘들의 거리 유사도 기반의 군집화, 군집분석에 의한 토픽별 세부 분석으로 TF-IDF, LDA 토픽 모델링, 감성분석 그리고 일반화선형모형을 다루고 있다.

서대호  | 비제이퍼블릭

15,300원  | 20190430  | 9791186697788

파이썬을 이용한 텍스트 마이닝으로 ‘아’ 다르고 ‘어’ 다른 한글 텍스트 분석하기 알고리즘에 대한 수학적인 이해가 없어도 개념 파악을 도와주며 독자들이 코드를 따라하면서 결과를 바로바로 확인할 수 있도록 구성했다. 또한 텍스트 데이터 추출을 위해 필수적인 웹 크롤링 기술도 익힌다. 따라서 독자들은 어떠한 웹페이지라도 이 책의 내용을 응용하여 스스로 데이터를 추출 할 수 있다. 이 책을 본 이후에는 데이터 수집부터 분석까지 전 과정을 스스로 할 수 있다. 텍스트 마이닝 분야는 공학자들 이외에 인문, 사회, 예체능 학생들 및 기업에서도 논문, 마케팅을위해 쓸 수 있다. 세상 속에 존재하는 전체 데이터의 90% 이상이 비정형 텍스트 데이터로 이루어져 있다. 특히 각종 웹 페이지, sns 등에서 엄청난 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 잘 활용한다면 연구, 기업 경영 전략에 매우 유익하게 활용될 수 있으며 이를 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 필수적이다.

윤태일, 이수안  | 늘봄

16,200원  | 20181230  | 9788965550792

인문사회과학 분야에서 파이썬을 활용한 텍스트 분석에 대해서 관심이 많음에도 마땅한 책이 없는 현실적 수요에 부응하기 위해 집필하였다. 이 책은 파이썬 텍스트 분석에 앞서 선행되어야 할 부분까지 다루었다. 파이썬 설치 및 코딩하는 방법부터 시작해서, 본격적인 텍스트 분석에 앞서 꼭 알아두어야 할 통계분석을 파이썬으로 어떻게 코딩하는가를 설명했고, 이어서 방대한 빅데이터를 어디에서 어떻게 수집하는가 하는 웹 크롤링, 그리고 수집된 텍스트 데이터를 정제하는 자연어처리를 설명했다. 이러한 내용을 숙지한 후 핵심어 분석, 의미 연결망분석, 군집분석, 토픽 모델링, 단어임베딩, 감정분석 등 많이 활용되는 텍스트 분석기법을 파이썬으로 어떻게 코딩하는가를 기본 개념과 예제 중심으로 설명했다.