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파이썬 자연어 처리의 이론과 실제 효율적인 자연어 처리를 위한 머신 러닝과 딥러닝 구현하기

잘라지 트하나키 지음 | 이승준 옮김 | 에이콘출판 | 2018년 06월 29일 출간
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    2017.06.22 ~ 2025.07.31
상품상세정보
ISBN 9791161751726(1161751726)
쪽수 544쪽
크기 188 * 235 * 26 mm 판형알림
이 책의 원서/번역서 Python Natural Language Processing/Jalaj Thanaki

책소개

이 책이 속한 분야

자연어 처리는 복잡한 영역이라 아주 많은 자료가 존재한다. 학습자가 자연어 처리를 익히려면 여기저기 발품을 팔아야 하는 실정이다. 저자는 이와 같은 현실을 깨닫고 한 권의 책으로 파이썬 자연어 처리의 전반을 이해할 수 있게 집필했다. 이 책은 자연어 처리 기초부터 머신 러닝, 딥러닝에 이르기까지 안내서이자 참고서의 역할을 톡톡히 해낼 것이다.

저자소개

저자 : 잘라지 트하나키

저자가 속한 분야

저자 잘라지 트하나키는 데이터 과학자다. 구체적으로 말하면 데이터 과학 연구자다. 데이터 과학 관련 문제를 다루는 것을 좋아한다. 또한 데이터 과학과 인공 지능 관련 기술을 사용해 세계를 더 나은 곳으로 만들고 싶어한다. 연구 관심사는 자연어 처리, 머신 러닝, 딥러닝 및 대용량 데이터 분석이다. 사회 활동가, 여행자, 자연 애호가이기도 하다.

역자 : 이승준

역자 이승준은 한아시스템에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했으며, 현재 프리랜서로 일하고 있다. 삼각형프레스에서 출간한 『Boogazine JFC PROGRAMMING』(1997), 『Java Workshop 2.0 21일 완성』(1997), 『Boogazine Visual J++ 6.0』(1998), 『XML 기본+활용 마스터하기』(2002)를 집필했고, 『JAVA 서블릿 & JSP 프로그래밍 한꺼번에 끝내기』(2002)를 번역했다. 또한 에이콘출판사에서 출간한 『(개정판) C & C++ 시큐어 코딩』(2015), 『닷넷 개발자를 위한 AngularJS』(2016), 『파이썬 분산 컴퓨팅』(2016), 『앵귤러2 컴포넌트 마스터』(2016), 『유니티 게임 개발을 위한 절차적 콘텐트 생성』(2017), 『React 16 핵심 정리 2/e』(2018)를 번역했다.

작가의 말

제목인 『Python Natural Language Processing』은 이 책에 대해 여러 가지를 생각하게 만든다. 여러분은 독자로서 자연어 처리(NLP: natural language processing)의 모든 측면을 처음부터 배울 수 있는 기회를 얻게 된다. 나는 이 책에서 NLP 개념을 매우 간단한 언어로 설명했으며 이 분야를 잘 이해할 수 있게 실용 예제를 소개한다. 예제를 구현하다 보면 NLP 기술을 향상시킬 수 있다. 재미있을 것 같지 않은가?
이제 NLP 분야에 대해 내가 친구나 동료로부터 받은 가장 일반적인 질문에 답해보겠다. 이 질문들은 내가 이 책을 쓰는 데 정말로 큰 영감을 주었다. 내게 있어서는 모든 독자에게 이 책의 집필 이유를 알리는 것이 아주 중요하다. 그렇다면 시작해보자!
일단 독자에게 중요한 질문에 답하고 싶다. 몇 가지 질문부터 답하겠다. 내가 보통 묻는 첫 번째 질문은 “NLP란 무엇인가?”이다. 두 번째 질문은 “파이썬이 주로 NLP 애플리케이션을 개발하는데 사용되는 이유는 무엇인가?”이다. 마지막으로 가장 중요한 질문은 “NLP를 배우기 위해 사용할 수 있는 자원은 무엇인가?”이다. 이제 답변을 알아보자.
첫 번째 질문에 대한 대답으로, NLP는 인간처럼 말하고 쓰고 읽거나 이해하는 언어다. 따라서 자연어는 의사 소통 수단이다. 전산과학 알고리즘, 수학 개념, 통계 기법을 사용해 우리는 머신도 인간이 하듯이 언어를 이해할 수 있게 언어를 처리하려고 한다. 이를 NLP라고 한다.
이제 두 번째 질문, “사람들이 주로 NLP 애플리케이션을 개발하는데 파이썬을 사용하는 이유는 무엇일까?”에 대한 대답을 해보겠다. 여러분과 나누고 싶은 사실이기도 한데, 매우 간단하고 직설적으로 말하면 파이썬에는 NLP 애플리케이션을 개발할 때 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리가 많다. 또한 여러분이 C, 또는 C ++ 코딩 경험이 있다면 메모리 누수를 걱정할 필요가 없다. 파이썬 인터프리터가 이를 처리하기 때문에 주요 코딩 부분에만 집중할 수 있다. 게다가 파이썬은 코더 친화적(coder-friendly)인 언어다. 다른 객체 지향 언어에 비해 몇 행의 코드만 작성하면 훨씬 많은 작업을 수행할 수 있다. 따라서 이러한 모든 사실로 인해 사람들은 파이썬을 사용해 신속한 프로토타입 제작을 위한 NLP 및 기타 데이터 과학 관련 애플리케이션을 개발할 수 있다.
마지막 질문은 내게 중요한데 그 이유는 내 친구에게 위의 답변을 설명하곤 했고, 그들은 여러 사항을 들은 후에 NLP를 배우고 싶다면서 이용할 수 있는 자원은 무엇인지 물었기 때문이다. 예전에는 책, 블로그, 유튜브 동영상, Udacity, Coursera 같은 교육 플랫폼 등을 추천했지만 며칠 후 도서, 블로그, 그 외 형태의 하나로 된 자원이 있는지 물었다. 불행히도 내 대답은 “아니오.”였다. 나는 그때 모든 자원을 일일이 이용하는 것이 어렵다고 느꼈으며, 결국 이 책을 집필하게 된 것이다.
그래서 나는 이 책에서 모든 사람에게 유용한 NLP의 필수 부분을 모두 다루려고 노력했다. 좋은 소식은 파이썬을 사용한 실용적인 예제를 담았기 때문에 독자는 이론적으로나 실제적으로 모든 개념을 이해할 수 있다는 것이다. 나는 독자가 쉽게 알 수 있게 읽기, 이해, 코딩이라는 3개의 주요 과정에 따라 이 책을 썼다.

[역자의 말]
자연어 처리는 인공지능과 맞물려 현대 생활의 중심으로 들어오고 있다. 광고에는 사람의 말을 알아듣는 제품이 등장하고, 시중에는 말로 제어하는 가전기기가 출시돼 있다. 인간형 로봇의 경우에는 인간과 의사소통을 하기 위해 자연어 처리가 필수다. 이제 컴퓨터 관련 분야에 종사하거나 관심 있는 사람들이 자연어 처리를 알아야만 하는 상황이 된 것이다.
하지만 자연어 처리는 복잡한 영역이라 아주 많은 자료가 존재하며, 학습자가 자연어 처리를 익히려면 여기저기 발품을 팔아야 하는 실정이다. 저자는 그런 현실을 깨닫고 한 권의 책으로 파이썬 자연어 처리의 전반을 이해할 수 있도록 집필했다.
한정된 지면에 많은 지식을 넣기 위해 저자는 링크를 활용했다. 안내서로의 역할도 충분해서 독자가 해당 링크를 방문해 학습한다면 이 책 한 권으로 여러 권 분량의 지식을 쌓는 성과를 얻을 수 있다. 생소하게 느낄 수도 있는 전문용어에는 주석을 달아 손쉽게 관련 용어를 이해할 수 있게 했다. 이 책에서 익힌 지식을 한국어 자연어 처리에 잘 응용할 수 있기를 바란다.

목차

머리말
지은이 소개
감사의 글
기술 감수자 소개
옮긴이 소개
옮긴이의 말
들어가며

1장. 소개
__자연어 처리에 대한 이해
__기본 애플리케이션 이해
__공생의 이점: NLP와 파이썬
__NLTK 환경 설정
__독자를 위한 팁

2장. 코퍼스와 데이터세트의 실제 이해
__코퍼스란 무엇인가?
__왜 코퍼스가 필요한가?
__코퍼스 분석 이해
__데이터 속성 타입 이해
__코포라의 여러 파일 형식 알아보기
__무료 코포라 접근용 자원
__NLP 애플리케이션용 데이터세트 준비
__웹 스크레이핑
__요약

3장. 문장 구조의 이해
__NLP의 컴포넌트 이해
__자연어 이해
__문맥 자유 문법 정의
__형태학적 분석
__구문 분석
__의미 분석
__모호성 처리
__담화 통합
__화용 분석
__요약

4장. 전처리
__코퍼스-원시 텍스트 처리
__코퍼스-원시 문장 처리
__기본 전처리
__실제적이고 사용자 정의된 전처리
__요약

5장. 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__피처 엔지니어링 이해
__NLP의 기본 피처
__NLP에 대한 기본 통계 피처
__피처 엔지니어링의 이점
__피처 엔지니어링의 과제
__요약

6장. 고급 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__워드 임베딩에 대한 기억
__word2vec의 기본 사항 이해
__word2vec 모델을 블랙박스에서 화이트박스로 변환하기
__word2vec 모델의 컴포넌트 이해하기
__word2vec 모델의 로직 이해하기
__word2vec 모델의 알고리즘 기술과 수학 이해하기
__word2vec에 관련된 사실
__word2vec 애플리케이션
__간단한 예제 구현
__word2vec의 이점
__word2vec의 문제
__실제 애플리케이션에서 word2vec은 어떻게 사용되는가?
__word2vec는 언제 사용해야 하는가?
__흥미로운 모델 개발하기
__word2vec 개념의 확장
__딥러닝에서 벡터화의 중요성
__요약

7장. NLP를 위한 규칙 기반 시스템
__규칙 기반 시스템에 대한 이해
__규칙 기반 시스템 장착의 목적
__RB 시스템의 아키텍처
__RB 시스템 개발 라이프 사이클에 대한 이해
__애플리케이션
__RB 시스템을 사용해 NLP 애플리케이션 개발
__규칙 기반 접근법과 다른 접근법 비교
__규칙 기반 시스템의 장점
__규칙 기반 시스템의 단점
__규칙 기반 시스템에 대한 과제
__단어 의미의 모호성 기본에 대한 이해
__규칙 기반 시스템의 최근 동향에 대한 논의
__요약

8장. NLP 문제에 대한 머신 러닝
__머신 러닝의 기본에 대한 이해
__NLP 애플리케이션 개발 단계
__ML 알고리즘과 기타 개념 이해
__NLP 애플리케이션을 위한 하이브리드 접근법
__요약

9장. NLU과 NLG 문제에 대한 딥러닝
__인공지능 개요
__NLU와 NLG 비교
__딥러닝에 대한 간략한 개요
__신경망의 기본 지식
__ANN 구현
__딥러닝과 심층 신경망
__딥러닝 기술과 NLG
__경사 하강법 기반의 최적화
__인공지능 대 인간지능
__요약

부록 A. 고급 도구
__저장소 프레임워크로서의 아파치 하둡
__프로세싱 프레임워크로서의 아파치 스파크
__실시간 프로세싱 프레임워크로서의 아파치 플링크
__파이썬의 시각화 라이브러리
__요약

부록 B. NLP 기술을 향상시키는 방법
__NLP로 새로운 경력 쌓기
__치트 시트
__자신의 영역 선택
__성공을 달성하기 위한 일의 민첩한 방식
__NLP와 데이터 과학에 대해 유용한 블로그
__공개 데이터세트 얻기
__데이터 과학에 필요한 수학
__요약

부록 C. 설치 안내
__파이썬, pip, NLTK 설치
__PyCharm IDE 설치하기
__종속성 설치
__프레임 설치 가이드
__질문
__요약

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ NLP 애플리케이션을 개발하는데 사용되는 파이썬 프로그래밍 패러다임
■ 코퍼스 분석과 다양한 타입의 데이터 속성 이해
■ NLTK, Polyglot, SpaCy, 스탠포드 CoreNLP 등의 파이썬 라이브러리를 사용한 NLP 학습
■ 피처 엔지니어링의 일부로 피처 추출과 피처 선택
■ 딥러닝에서 벡터화의 장점
■ 규칙 기반 시스템의 아키텍처
■ NLP 문제에 대한 지도 및 비지도 머신 러닝 알고리즘 최적화와 튜닝
■ 자연어 처리와 자연어 생성 문제에 대한 심층 학습 기술

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