스파크를 이용한 자연어 처리

[PART I 기초]

CHAPTER 1 시작하기
1.1 Spark NLP와 자연어 처리
1.2 기타 도구
1.3 환경 설정
1.4 아파치 스파크에 익숙해지기
1.5 Spark NLP를 사용한 Hello World

CHAPTER 2 자연어 처리 기초
2.1 자연어 처리 정의
2.2 언어학
2.3 사회언어학
2.4 화용론
2.5 문자
2.6 인코딩
2.7 연습 문제: 토큰화
2.8 참고 자료

CHAPTER 3 아파치 스파크의 NLP 라이브러리
3.1 병렬처리, 동시성과 분산 컴퓨팅
3.2 아파치 스파크의 아키텍처
3.3 스파크 SQL과 Spark MLlib
3.4 NLP 라이브러리
3.5 Spark NLP
3.6 연습 문제: 토픽 모델 구축
3.7 참고 자료

CHAPTER 4 딥러닝 기초
4.1 경사 하강법
4.2 역전파
4.3 합성곱 신경망
4.4 순환 신경망
4.5 연습 문제 1
4.6 연습 문제 2
4.7 참고 자료

[PART II 빌딩 블록]

CHAPTER 5 단어 처리
5.1 토큰화
5.2 어휘 감소
5.3 단어 가방
5.4 CountVectorizer
5.5 n-gram
5.6 시각화: 단어 및 문서 분산
5.7 연습 문제
5.8 참고 자료

CHAPTER 6 정보 검색
6.1 역 인덱스
6.2 벡터 공간 모델
6.3 연습 문제
6.4 참고 자료

CHAPTER 7 분류와 회귀
7.1 BoW 기능
7.2 정규식 특성
7.3 특성 선택
7.4 모델링
7.5 반복
7.6 연습 문제

CHAPTER 8 케라스를 사용한 시퀀스 모델링
8.1 문장 분할
8.2 섹션 분할
8.3 품사 태깅
8.4 조건부 무작위장
8.5 청킹 및 구문 분석
8.6 언어 모델
8.7 순환 신경망
8.8 연습 문제: 문자 n-gram
8.9 연습 문제: 단어 언어 모델
8.10 참고 자료

CHAPTER 9 정보 추출
9.1 개체명 인식
9.2 상호 참조 해결
9.3 어서션 상태 감지
9.4 관계 추출
9.5 마치며
9.6 연습 문제

CHAPTER 10 주제 모델링
10.1 k-평균
10.2 잠재 의미 분석
10.3 음수 미포함 행렬 분해
10.4 잠재 디리클레 할당
10.5 연습 문제

CHAPTER 11 단어 임베딩
11.1 Word2Vec
11.2 글로브
11.3 패스트텍스트
11.4 변환자
11.5 ELMo, BERT와 XLNet
11.6 doc2vec
11.7 연습 문제

[PART III 애플리케이션]

CHAPTER 12 감성 분석과 감지
12.1 문제 진술과 제약
12.2 프로젝트 계획
12.3 솔루션 설계
12.4 솔루션 구현
12.5 솔루션 테스트와 측정
12.6 검토
12.7 마치며

CHAPTER 13 지식 베이스 구축
13.1 문제 진술과 제약
13.2 프로젝트 계획
13.3 솔루션 설계
13.4 솔루션 구현
13.5 솔루션 테스트와 측정
13.6 검토
13.7 마치며

CHAPTER 14 검색엔진
14.1 문제 진술과 제약 조건
14.2 프로젝트 계획
14.3 솔루션 설계
14.4 솔루션 구현
14.5 솔루션 테스트 및 측정
14.6 검토
14.7 마치며

CHAPTER 15 챗봇
15.1 문제 진술 및 제약
15.2 프로젝트 계획
15.3 솔루션 설계
15.4 솔루션 구현
15.5 솔루션 테스트 및 측정
15.6 검토
15.7 마치며

CHAPTER 16 객체 문자 인식
16.1 OCR 작업의 종류
16.2 문제 진술 및 제약
16.3 프로젝트 계획
16.4 솔루션 구현
16.5 솔루션 테스트 및 측정
16.6 모델 중심 지표
16.7 검토
16.8 마치며

[PART IV NLP 시스템 구축]

CHAPTER 17 다국어 지원
17.1 언어 유형
17.2 시나리오: 학술 논문 분류
17.3 다양한 언어의 텍스트 처리
17.4 전이 학습과 다국어 딥러닝
17.5 언어 간 검색
17.6 체크리스트
17.7 마치며

CHAPTER 18 수동 레이블링
18.1 가이드라인
18.2 시나리오: 학술 논문 분류
18.3 레이블러 간 동의
18.4 반복 레이블링
18.5 텍스트 레이블링
18.6 체크리스트
18.7 마치며

CHAPTER 19 NLP 애플리케이션 제작
19.1 Spark NLP 모델 캐시
19.2 Spark NLP와 텐서플로 통합
19.3 체크리스트
19.4 마치며