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| 090 | ▼a 006.35 ▼b 2019z3 | |
| 100 | 1 | ▼a Bengfort, Benjamin, ▼d 1984- |
| 245 | 2 0 | ▼a (파이썬으로 배우는) 응용 텍스트 분석 : ▼b 언어 인식 데이터 제품 개발을 위한 머신러닝 / ▼d 벤자민 벵포트, ▼e 레베카 빌브로, ▼e 토니 오제다 지음 ; ▼e 박진수 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a Applied text analysis with Python : ▼b enabling language-aware data products with machine learning |
| 260 | ▼a 파주 : ▼b 제이펍, ▼c 2019 | |
| 300 | ▼a XXX, 362 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 20 cm | |
| 440 | 0 0 | ▼a 제이펍의 인공지능 시리즈 ; ▼v 20 |
| 650 | 0 | ▼a Natural language processing (Computer science) |
| 650 | 0 | ▼a Python (Computer program language) |
| 650 | 0 | ▼a Machine learning |
| 700 | 1 | ▼a Bilbro, Rebecca, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a Ojeda, Tony, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 박진수, ▼e 역 |
| 900 | 1 0 | ▼a 벵포트, 벤자민, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 빌브로, 레베카, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 오제다, 토니, ▼e 저 |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.35 2019z3 | 등록번호 121251519 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2021-02-15 | 예약 예약가능 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ | 청구기호 005.133 P999 2019z42 | 등록번호 151348242 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2021-01-27 | 예약 예약가능 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.35 2019z3 | 등록번호 121251519 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2021-02-15 | 예약 예약가능 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실/ | 청구기호 005.133 P999 2019z42 | 등록번호 151348242 | 도서상태 대출중 | 반납예정일 2021-01-27 | 예약 예약가능 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
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 현업 문제를 해결할 수 있는 실용적 해법을 찾을 수 있을 것이다.
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 현업 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
정보제공 :
저자소개
토니 오제다(지은이)
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.
벤자민 벵포트(지은이)
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(지은이)
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, 엔터티 분해 및 고차원 정보에 관해 연구했다.
박진수(옮긴이)
다양한 정보기술 분야 경력과 저술/번역 경험을 바탕으로 IT 융·복합 사업을 꿈꾸는, 1인 회사 ‘리율’의 대표다. 옮긴 책으로는 《검색을 위한 딥러닝》, 《파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석》, 《R로 배우는 텍스트 마이닝》, 《케라스 창시자의 딥러닝 with R》, 《모두를 위한 실용 전자공학》, 《해킹 일렉트로닉스》, 《ggplot2》 등이 있다.
목차
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 CHAPTER 03 말뭉치의 전처리와 가공 41 문서 쪼개 보기 42 핵심 내용 식별 및 추출 42 문서를 단락별로 나누기 44 분할: 문장별로 나누기 46 토큰화: 개별 토큰 식별 48 품사 태깅 49 중간 말뭉치 분석론 50 말뭉치 변환 52 중간 전처리 및 저장 52 처리된 말뭉치 읽기 56 결론 58 CHAPTER 04 텍스트 벡터화와 변환 파이프라인 59 공간 내 단어 61 빈도 벡터 62 원핫 인코딩 64 용어빈도-역문서빈도 67 분산 표현 71 사이킷런 API 74 BaseEstimator 인터페이스 74 TransformerMixin 확장 76 파이프라인 81 파이프라인의 기초 81 하이퍼파라미터 최적화를 위한 격자 검색 83 특징결합을 사용한 특징추출 강화 84 결론 86 CHAPTER 05 텍스트 분석을 위한 분류 89 텍스트 분류 90 분류 문제 식별 91 분류기 모델 92 텍스트 분류 애플리케이션 만들기 94 교차검증 94 모델 구성 98 모델 평가 100 결론 105 CHAPTER 06 텍스트 유사성을 위한 군집화 107 텍스트에 대한 비지도학습 108 문서 유사성에 의한 군집화 109 거리 계량 110 부분 군집화 112 위계적 군집화 118 문서 토픽 모델링 122 잠재 디리클레 할당 122 잠재 의미 분석 130 음이 아닌 행렬 인수분해 133 결론 134 CHAPTER 07 문맥 인식 텍스트 분석 137 문법 기반 특징추출 138 문맥 자유 문법 139 구문론적 구문분석기 139 키프레이즈 추출 141 엔터티 추출 144 엔그램 특징추출 145 엔그램 인식 CorpusReader 147 올바른 엔그램 창 선택하기 149 유의한 병치 150 엔그램 언어 모델 153 빈도 및 조건부 빈도 154 최대 가능도 추정 157 알 수 없는 단어: 백오프 및 평활화 160 언어 생성 163 결론 164 CHAPTER 08 텍스트 시각화 167 특징공간 시각화 168 시각적 특징분석 168 유도된 특징공학 179 모델 진단 187 군집 시각화 188 계급 시각화 190 분류 오차 진단 191 시각적 조향 195 실루엣 점수 및 엘보 곡선 195 결론 198 CHAPTER 09 텍스트의 그래프 분석 201 그래프 계산 및 분석 203 그래프 기반 시소러스 만들기 203 그래프 구조 분석 205 그래프의 시각적 분석 206 텍스트에서 그래프 추출하기 207 소셜 그래프 만들기 208 소셜 그래프에서 통찰력 얻기 211 엔터티 분해 219 그래프상의 엔터티 분해 220 구조로 차단하기 221 퍼지 차단 221 결론 224 CHAPTER 10 챗봇 227 대화의 기초 228 대화: 간략한 의견 교환 230 대화 유지 233 예의바른 대화 규칙 236 인사와 경례 236 의사불통 다루기 241 재미있는 질문 244 의존 구문분석 245 구 구조 분석 246 질문 검출 249 스푼에서 그램으로 251 도움을 위한 학습 256 이웃이 되기 257 추천 정보 제공 260 결론 263 CHAPTER 11 멀티프로세싱과 스파크를 사용한 텍스트 분석론 확장 265 파이썬 멀티프로세싱 266 병렬로 작업 실행 269 프로세스 풀 및 큐 274 병렬 말뭉치 전처리 276 스파크를 사용한 클러스터 컴퓨팅 278 스파크 작업의 해부학 278 말뭉치 배포 280 RDD 운영 282 스파크를 이용한 자연어 처리 284 결론 296 CHAPTER 12 딥러닝과 그 이후 299 응용 신경망 300 신경 언어 모델 300 인공 신경망 301 딥러닝 아키텍처 306 정서 분석 311 심층 구조 분석 313 미래가 바로 눈앞에 318 용어 해설 321 찾아보기 338