개정판 | 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 상세페이지
출간 정보
- 2023.07.20 전자책 출간
- 2023.02.28 종이책 출간
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파일 정보
- 424 쪽
- 5.8MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158394561
ECN
-
개정판 | 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드
작품 정보
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.
★ 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 토픽모델링, 동적 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
* 사전 학습 언어모델과 GPT-2, GPT-3, chatGPT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, BART, T5 등 다양한 트랜스포머 변형 모형의 이해
* T5, KoBART, DistilBERT, KoELECTRA 등의 트랜스포머 모형을 이용한 문서 요약과 질의 응답 실습
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.
★ 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 토픽모델링, 동적 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
* 사전 학습 언어모델과 GPT-2, GPT-3, chatGPT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, BART, T5 등 다양한 트랜스포머 변형 모형의 이해
* T5, KoBART, DistilBERT, KoELECTRA 등의 트랜스포머 모형을 이용한 문서 요약과 질의 응답 실습
작가 소개
박상언
2007년 3월부터 경기대학교 경영정보전공 교수로 재직하고 있으며, 주요 관심분야는 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 등이다. KAIST에서 전산학 학사, 경영공학 석사와 박사학위를 취득했다. 현재 행정안전부 위원을 맡고 있다.
강주영
2005년 9월부터 아주대학교 e-비즈니스학과 교수로 재직하고 있으며, 주요 관심분야는 빅데이터, 텍스트 마이닝, 지능정보시스템, 블록체인 등이다. 포항공대에서 컴퓨터공학 학사, 서울대에서 컴퓨터공학 석사, KAIST에서 경영공학 박사학위를 취득했다. 현재 아주대 경영빅데이터센터장, 한국빅데이터학회지 편집위원장, 한국지능정보학회 부회장을 역임하며, 빅데이터 및 텍스트마이닝 분야 관련 프로젝트, 자문 및 연구를 수행한다.
2007년 3월부터 경기대학교 경영정보전공 교수로 재직하고 있으며, 주요 관심분야는 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 등이다. KAIST에서 전산학 학사, 경영공학 석사와 박사학위를 취득했다. 현재 행정안전부 위원을 맡고 있다.
강주영
2005년 9월부터 아주대학교 e-비즈니스학과 교수로 재직하고 있으며, 주요 관심분야는 빅데이터, 텍스트 마이닝, 지능정보시스템, 블록체인 등이다. 포항공대에서 컴퓨터공학 학사, 서울대에서 컴퓨터공학 석사, KAIST에서 경영공학 박사학위를 취득했다. 현재 아주대 경영빅데이터센터장, 한국빅데이터학회지 편집위원장, 한국지능정보학회 부회장을 역임하며, 빅데이터 및 텍스트마이닝 분야 관련 프로젝트, 자문 및 연구를 수행한다.
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