서강대학교 로욜라도서관

탑메뉴

전체메뉴

전체메뉴닫기


검색

상세정보

예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석

Ghosh, Sohom

상세정보
자료유형단행본
서명/저자사항예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석 / 쇼홈 고시, 드와이트 거닝 지음 ; 김창엽, 최민환 옮김
개인저자Ghosh, Sohom
Gunning, Dwight
김창엽, 역
최민환, 역
발행사항서울 : 에이콘, 2020
형태사항429 p. : 삽화 ; 24 cm
총서명에이콘 데이터 과학 시리즈
원서명Natural language processing fundamentals
ISBN9791161753959
일반주기 색인수록
본서는 "Natural language processing fundamentals. c2019."의 번역서임
일반주제명Natural language processing (Computer science)
Python (Computer program language)
분류기호006.35
언어한국어

소장정보

서비스 이용안내
  • 서가에 없는 자료서가에 없는 자료
  • SMS발송SMS발송
메세지가 없습니다
No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1367347 006.35 G427n K 1관4층 일반도서 대출중 2020-10-21 예약
SMS발송


서평 (0 건)

서평추가

서평추가
별점
별0점
  • 별5점
  • 별4.5점
  • 별4점
  • 별3.5점
  • 별3점
  • 별2.5점
  • 별2점
  • 별1.5점
  • 별1점
  • 별0.5점
  • 별0점
제목입력
본문입력

*주제와 무관한 내용의 서평은 삭제될 수 있습니다.

출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

★ 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 NL...

출판사 제공 책소개 전체

★ 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.
이전 다음

함께 비치된 도서