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R를 이용한 텍스트 마이닝

개정판
백영민 지음 | 한울아카데미 | 2020년 03월 10일 출간
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ISBN 9788946072190(8946072199)
쪽수 424쪽
크기 173 * 246 * 26 mm /756g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

R를 이용한 텍스트 마이닝 기법의
변화와 발전에 맞춘 2020 개정판

2017년 가을 첫선을 보인 후 독자의 사랑을 받아온 R를 『이용한 텍스트 마이닝』의 개정판이 나왔다. 2년 반이라는 길다면 길고 짧다면 짧은 시간동안 R을 활용한 기법은 많은 변화와 발전이 있었다. 기법상의 변화 뿐 아니라 우리를 둘러싼 텍스트 환경의 판도도 변화했다. 웹보다는 모바일 플랫폼이 대세가 된 것이다. 저자는 이러한 변화에 발맞추고 학계와 독자들의 피드백을 반영해 424쪽 개정판을 내놓았다. 이 책에서 다루는 여러 기법들은 학문적 신뢰성이 검증되었으며 현재 언론학, 정치학, 사회학, 컴퓨터공학, 통계학 등의 학술논문에서 소개되거나 해당 분과의 학술적 주장을 뒷받침하는 자료로서 효용을 인정받고 있다. 또한 예제를 통해 독자가 직접 실습해 볼 수 있도록 구성되어 있다. 저자는 자신의 연구 데이터를 분석하기 위한 도구로서 R을 다루어 왔고 여론조사 및 수용자 조사, 계량적 연구 방법에 주로 관심을 두고 연구해 왔다. 이와 함께 수년간 R를 이용한 텍스트 분석 워크숍을 진행한 저자의 경험이 이 책에 그대로 녹아 있다.

저자소개

저자가 속한 분야

연세대학교에서 신문방송학을 전공하고 서울대학교 언론정보학 대학원에서 석사 학위를 받았으며 미국 펜실베이니아 대학교 아넨버그 커뮤니케이션 스쿨에서 2011년 박사 학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 거쳐 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 부교수로 재직 중이다.
여론조사 및 수용자 조사, 계량적 연구방법에 주로 관심을 두고 연구해 왔다. 현재 R를 이용하여 실험이나 설문자료와 같은 전통적인 사회과학 데이터 분석은 물론, 언론보도 아카이브, 정부 문서, 온라인 공간의 댓글 등과 같은 텍스트 데이터 분석을 시도하고 있다. 사회과학 연구자들이 R를 요령 있게 사용할 수 있도록 꾸준히 소개하면서 R 기반 제한적 종속변수 대상 회귀모형 (2019), R 기반 데이터 과학: tidyverse 접근 (2018), R을 이용한 다층모형 (2018), R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석 (2017) 등의 저서를 출간했다.
PLOS ONE, Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting and Electronic Media, American Politics Research, ≪한국언론학보≫ 등 여러 학술지에 논문을 게재했고, 역서로 『포퓰리즘』(2017), 『수학적 커뮤니케이션 이론』(2016), 『국민의 선택: 대통령 선거 캠페인 기간에 유권자는 지지 후보를 어떻게 결정하는가』(2015) 등이 있다.
ㆍ 홈페이지https://sites.google.com/site/ymbaek/

목차

ㆍ2판 머리말
ㆍ1판 머리말


1부 텍스트 데이터란 무엇인가
01 텍스트를 데이터로 파악하기

2부 텍스트 데이터 처리
01 텍스트 분석을 위한 기초적 R 함수
02 텍스트 분석을 위한 R의 베이스 함수
03 텍스트 분석을 위한 stringr 패키지 함수
04 말뭉치 텍스트 데이터 사전처리
05 한국어 텍스트 데이터 처리
06 품사분석

3부 텍스트 데이터 분석 및 결과 제시
01 텍스트 데이터에 대한 기술통계분석
02 토픽모형
03 감정분석

4부 마무리
01 RSelenium, rvest 패키지를 활용한 온라인 데이터 수집
02 맺음말

별첨 자료
01 자바 설치 방법
02 잠재토픽 개수 선정

출판사 서평

R를 이용한 텍스트 마이닝(개정판)
이번 개정판에는...

첫째, 텍스트 사전처리와 관련된 stringr 패키지에 편리한 기능을의 함수들이 새로 탑재되었다. 이에 따라 2판에서는 stringr 패키지의 함수들을 설명하는 분량이 증가했다.
둘째, 1판에서 사용한 말뭉치(corpus) 데이터를 업데이트했다.
셋째, KoNLP 패키지에서 기존 사전에 이용자가 지정 표현을 추가하하는 방법을 소개했다. 또한 KoNLP 패키지 외에 한국어 형태소 분석이 가능한 R 패키지들을 간단하게 소개했다.
넷째, 텍스트 내부의 단어와 단... 더보기

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