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스파크를 이용한 자연어 처리 대규모 텍스트를 다루는 가장 효율적인 딥러닝을 만나다

앨릭스 토머스 지음 | 이창현 옮김 | 한빛미디어 | 2021년 08월 20일 출간
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상품상세정보
ISBN 9791162244654(1162244658)
쪽수 440쪽
크기 184 * 235 * 20 mm /790g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

Spark NLP로 구현하는 자연어 처리 애플리케이션

아파치 스파크 위에 구축된 자연어 처리 라이브러리인 Spark NLP는 정확성과 빠른 속도, 넓은 확장성을 지원한다. 이 책은 Spark NLP로 효율적인 애플리케이션을 설계하고 제작하는 방법을 소개한다. 구체적인 예제와 친절한 설명을 통해 기본적인 언어학과 문자 체계부터 감성 분석, 검색 엔진 구축까지 Spark NLP를 사용하는 데 필요한 모든 것을 다룬다. 또한 NLP 애플리케이션 개발 시 매우 중요한 성능 문제도 살펴보며 실무에 응용하기 전 꼭 알아야 할 내용을 빠짐없이 담았다. 예제를 따라 하며 딥러닝과 Spark NLP 라이브러리로 자신만의 확장 가능한 NLP 애플리케이션을 만들어보자.

상세이미지

스파크를 이용한 자연어 처리 도서 상세이미지

목차

[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

추천사

데이비드 탈비(John Snow Labs CTO)

딥러닝 기초부터 전이 학습을 적용한 언어 모델까지 실제 산업용 AI 애플리케이션을 구축하는 과정을 완벽하게 풀어냈습니다

출판사 서평

언어학자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자의 눈으로 구현하는 자연어 처리 애플리케이션

자연어 처리는 사람과 기계를 소통할 수 있게 만드는 기술입니다. 최근에는 의료 산업, 기계번역, 작문, 챗봇과 같이 데이터를 분석해 서비스를 제공하는 애플리케이션의 개발과 기술 도입이 활발하게 확대되고 있습니다. 자연어 처리 기술을 쉽게 구현하도록 돕는 라이브러리 중 하나인 Spark NLP는 아파치 스파크 기반으로 정확성과 확장 가능성, 빠른 속도를 자랑합니다.

그러나 애플리케이션을 만들기 전에 유념해야 할 부분은 우리가 다룰 데이터(텍스... 더보기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료
  • "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 요즘 활용을 많이들 한다는 스파크 에서 사용하는 자연어 처리 라이브러리 스파크 NLP를 사용하는 법을 소개하는 책이다. 아무래도 해당 분야에는 초보다 보니 읽는데 아무래도 쉽지는 않았네요 뭔가 설명이 친절하지않고, 이해가 잘 가지 않는 용어들, 뭔가 이상한 설명에.... 읽기에 편한 책은 아니었네요 그래도 스파크 자연어 처리의 전반적인 틀을 이해할 수 있고 그것을 위해 스파크를 어떻게 다뤄야하는 지 등을 알기에 좋았습니다... 더보기
  • 안녕하세요? 이번에 소개할 도서 리뷰는 스파크를 이용한 자연어처리입니다. 새 책을 펼치면서 우리는 많은 기대를 합니다.  그런데, 그 분야의 책들을 많이 읽으면, 새롭게 얻는 지식을 적어질 수 밖에 없겠죠. 그래도 새 책을 읽는 이유는 그 작은 인사이트를 얻기 위해서가 아닐까 싶습니다. 이번에 읽은 스파크를 이용한 자연어처리가 저에게 그런 느낌입니다. 몇년 자연어처리책들을 읽어 왔던터라, 스파크를 이용한 자연어처리라는 말에, 대... 더보기
  • 2021년 8월에 출간된 <스파크를 이용한 자연어 처리>에 대해 소개합니다. 이 책의 부제는 '대규모 텍스트를 다루는 가장 효율적인 딥러닝을 만나다'입니다. 필자는 자연어 처리를 온톨로지를 학습할 때 경험해 봤었습니다. 이 책은 자연어 처리를 스파크 기반 위에서 할 수 있는 라이브러리인 Spark NLP에 대해 소개하는 책입니다.  이 책의 저자는 'Alex Thomas'이며, 원서는 아마존 리뷰에서 높은 점수(9점)를 받았습니다. 역자는 이창현 님으로 번역에 대해서는 개인적으로 호불호가 ... 더보기
  • [목차] [PART I 기초] CHAPTER 1 시작하기 CHAPTER 2 자연어 처리 기초 CHAPTER 3 아파치 스파크의 NLP 라이브러리 CHAPTER 4 딥러닝 기초 [PART II 빌딩 블록] CHAPTER 5 단어 처리 CHAPTER 6 정보 검색 CHAPTER 7 분류와 회귀 CHAPTER 8 케라스를 사용한 시퀀스 모델... 더보기
  • [나는 리뷰어다] 대규모 텍스트를 다루는 가장 효율적인 딥러닝을 만나는 책, 스파크를 이용한 자연어처리 글 / 사진 : 서원준 (news@toktoknews.com)  * 이 포스팅은 한빛미디어 ‘나는 리뷰어다” 에서 도서를 제공받아 작성한 것으로 구매가이드 성격이 짙은 서평입니다.  이제 얼마 안 있으면 민족의 명절 중 하나인 추석이 돌아온다. 올해 추석은 델타변이 바이러스의 영향으로 그 어느 때보다 온라인 선물 구매가 늘어날 ... 더보기

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