자연어 처리와 컴퓨터 언어학

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책 정보

· 제목 : 자연어 처리와 컴퓨터 언어학 (파이썬으로 개발하는 자연어 처리 서비스, 2020년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9791161753140
· 쪽수 : 392쪽
· 출판일 : 2019-06-28

책 소개

자연어 처리와 컴퓨터 언어학 알고리즘을 사용해 추론하고 데이터를 이해할 수 있는 방법을 제시한다. 통계적 머신 러닝 방법과 최신 딥러닝 기술을 활용한 방법들도 자세히 알아보며, 파이썬과 젠심, 케라스와 같은 도구를 사용해 알고리즘을 다룬다.

1장. 텍스트 분석의 이해
__텍스트 분석의 이해
__데이터는 어디에 있나?
__가비지 입력, 가비지 출력
__텍스트 분석을 수행하는 이유
__요약
__참조

2장. 텍스트 분석을 위한 파이썬 팁
__왜 파이썬인가?
__파이썬으로 텍스트 다루기
__요약
__참조

3장. 스파이시 언어 모델
__스파이시 라이브러리
__라이브러리 설치
____문제 해결
____스파이시 언어 모델
____언어 모델 설치
____설치의 방법과 이유
____언어 모델을 사용한 기본 전처리
__텍스트 토큰화
____품사 태깅
____NER
____규칙 기반 매치
____전처리
__요약
__참조

4장. 젠심-텍스트 벡터화, 변환 및 N-그램
__젠심 소개
__벡터의 이해와 필요성
____BOW
____TF-IDF
____다른 표현
__젠심을 이용한 벡터 변환
__N-그램과 전처리 기법들
__요약
__참조

5장. 품사 태깅 및 응용
__품사 태깅의 이해
__파이썬으로 품사 태깅
____스파이시를 이용한 품사 태깅
__품사 태거의 학습
__품사 태그 활용 예제
__요약
__참조

6장. NER 및 응용
__NER의 이해
__파이썬으로 NER
____스파이시를 이용한 개체명 태깅
__개체명 인식기 학습
__개체명 인식기 예제 및 시각화
__요약
__참조

7장. 의존 구문 분석
__의존 구문 분석의 이해
__파이썬으로 하는 의존 구문 분석
__스파이시를 이용한 의존 구문 분석
__의존 구문 분석기 학습
__요약
__참조

8장. 토픽 모델링
__토픽 모델링의 이해
__젠심을 이용한 토픽 모델링
____잠재 디리클레 할당
____잠재 의미 색인
________HDP
____DTM
__사이킷런을 이용한 토픽 모델링
__요약
__참조

9장. 고급 토픽 모델링
__고급 모델 학습 팁
__문서 탐색
__주제 일관성 및 토픽 모델 평가
__토픽 모델 시각화
__요약
__참조

10장. 텍스트 군집화 및 분류
__텍스트 군집화
__군집화 시작하기
__K-평균
__계층적 군집화
__텍스트 분류
__요약
__참조

11장. 유사 질의 및 요약
__유사도 메트릭스
__유사 질의
__텍스트 요약
__요약
__참조

12장. Word2Vec, Doc2Vec과 젠심
__Word2Vec
____젠심으로 Word2Vec 사용하기
__Doc2Vec
__다른 워드 임베딩 기술들
____글로브
____패스트텍스트
____워드랭크
____바임베드
____푸앵카레
__요약
__참조

13장. 텍스트를 위한 딥러닝
__딥러닝
__텍스트를 위한 딥러닝
__텍스트 생성
__요약
__참조

14장. 케라스와 스파이시를 이용한 딥러닝
__케라스와 스파이시
__케라스를 이용한 분류
__스파이시를 이용한 분류
__요약
__참조

15장. 감정 분석과 챗봇
__감정 분석
____레딧을 이용한 데이터 마이닝
____트위터를 이용한 데이터 마이닝
__챗봇
__요약
__참조

저자소개

바르가브 스리니바사 디지칸 (지은이) 정보 더보기

프랑스 릴에 있는 INRIA에서 연구원으로 근무하고 있다. MODAL(데이터 분석 및 학습 모델) 팀의 일원이며 함수 학습(metric learning), 예측 변수 집계(predictor aggregation) 및 데이터 시각화를 담당하고 있다. 파이썬 오픈 소스 커뮤니티에 정기적으로 기고하고 있으며 'Google Summer of Code in 2016'에서 젠심(Gensim)을 이용한 동적 토픽 모델을 구현하기도 했다. 유럽과 아시아에서 열리는 파이콘과 파이데이터 행사에 고정 연사로 참석하면서 파이썬을 이용한 텍스트 분석 튜토리얼을 작성하고 있다. 파이썬 머신 러닝 패키지인 pycobra의 관리자이며 「Journal of Machine Learning Research」(MIT, 2002)를 출간했다.

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학부에서 정보통신공학을 전공한 뒤 졸업할 무렵 대한민국은 IMF의 위기에 놓여 있었다. IT 분야에 입문해서 직장생활을 하다가 대학원에 진학해 인공지능을 전공하고 졸업할 무렵에는 IT 벤처 붐이 일고 있었지만 아직 인공지능의 봄이 오지는 않은 상황이었다. 약 20년이 넘는 기간 동안 C/C++, 자바, 파이썬 같은 다양한 언어를 이용해 개발을 해왔고 LBS, 그린(Green) IT, 빅데이터, IoT, AI 등 다양한 신기술 영역에서 엔지니어로 또는 기획 및 관리자로 역할을 수행해왔다. 늘 새로운 아이디어를 기술로 풀어내기 위해 고민하고, 부족한 능력을 경험으로 채우기 위해 노력해 왔다. 최근에는 AI 기반 기술 연구, 솔루션 개발, 사업 발굴 및 확산을 위해 노력 중이다. 저서로는 『과학 영재를 만드는 아두이노 교실 2/e』(에이콘출판, 2018), 번역서로 『왓슨을 이용한 인공지능 서비스 입문』(책만, 2017), 『자연어 처리와 컴퓨터 언어학』(에이콘출판, 2019) 등이 있다.

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