★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 데이터 수집, 검증, 정제
■ 파이썬을 활용한 데이터 분석과 머신러닝 작업 수행
■ 전산언어학의 기초 이해
■ 자연어 처리 작업에 대한 일반적인 모델 구현
■ 적절한 평가 지표를 사용한 모델 성능 평가
■ 텍스트 데이터에 대한 시각화, 정량화, 탐색적 분석 수행

★ 이 책의 대상 독자 ★

NLP를 활용한 결과물을 만들고자 텍스트 데이터를 수집하고 분석하려는 초보자와 중급 수준의 데이터 과학자, 머신러닝 개발자 등에게 적합한 책이다. 파이썬에서 데이터 타입, 함수 작성, 라이브러리 불러오기를 사용해 코딩을 해봤다면 내용을 이해하기 좀 더 수월할 것이다. 언어학과 확률에 대한 경험이 있다면 역시 도움이 되겠지만 반드시 필요하지는 않다.

★ 이 책의 구성 ★
이 책은 파이썬 코드로 텍스트를 불러오는 매우 기초적인 작업부터 시작해 NLP에 적합한 형태로 텍스트를 정제, 어간 추출, 토큰화하는 데 필요한 파이프라인에 따라 진행된다. 그런 다음, 가장 일반적으로 사용되는 NLP 라이브러리를 사용해 NLP 통계적 방법, 벡터 표현, 모델 작성 등과 같은 기본기를 다진다. 마지막으로 여러 응용 분야에서 NLP 모델과 코드를 사용하는 실사례를 다룬다.

★ 옮긴이의 말 ★
CNN, RNN(LSTM, GRU) 등을 다양한 방식으로 활용하는 많은 연구가 계속 진행돼 왔지만, 최근 트랜스포머(Transformer), ELMO, GPT, BERT 등의 연구를 기반으로 여러 자연어 처리 태스크에서도 뛰어난 성능을 나타내는 주목할 만한 여러 연구 결과들이 계속 발표되고 있다.
스마트폰에서 사용하는 여러 앱이나 방문하는 사이트에서도 챗봇을 제공하는 사례가 점점 늘어나고 있으며, 기업에서도 매일매일 쌓여가는 수많은 로그로부터 고객의 행동이나 생각, 소비 및 구매 패턴, 추천 방안, 보안 이슈들을 파악하고자 자연어 처리 알고리즘을 활용하고 있다.
이 책은 다양한 자연어 처리 알고리즘의 기반이 되는 기초 지식을 다룬다. 자연어 처리의 개념과 자연어 처리의 과정을 소개하고 품사 태깅, 불용어 처리, 정규화, 어간 추출, 표제어 추출 등 텍스트 데이터를 다룰 때 반드시 필요한 기반 기술을 하나씩 살펴본다. 실무에 다양한 방식으로 적용해볼 수 있는 텍스트 분류기를 만들어보고, 텍스트를 수집하는 데 반드시 필요한 기술인 스크래핑을 소개한다. 다음으로 대량의 문서를 일일이 읽지 않아도 문서의 주제를 파악할 수 있는 토픽 모델링 방법을 자세히 다루고, 활발한 연구가 이뤄지고 있는 텍스트 요약 및 생성 분야를 소개한다. 자연어 처리 분야에 딥러닝을 적용하는 데 가장 중요한 임베딩을 소개한 뒤, 실무에서 다양한 방식으로 적용해볼 수 있는 감성 분석 애플리케이션을 구현해본다. 이 책을 통해 자연어 처리 분야에 입문할 때 반드시 알아야 할 내용을 다양한 예제를 구현해가면서 쉽게 익힐 수 있을 것이다.