Description
텍스트 마이닝에는 자연어 처리, 통계, 딥러닝 기법에 대해 많은 지식이 필요하지만, 이론적인 내용에 얽매이다 보면 정작 구현은 너무 먼 이야기가 되어 버리기 쉽다.
이 책에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 실전적인 예제를 중심으로 텍스트 마이닝을 설명한다. 특히 초보자를 위해 텍스트 전처리 과정의 개념과 다양하고 상세한 활용방법을 기초부터 설명한다. 문서 분류와 감성 분석 같은 텍스트 마이닝 작업을 대상으로 다양한 머신러닝 기법을 사용하는 예를 보여주며, 차원을 축소하고 결과를 시각화하는 방법, 토픽 모델링을 수행하고 토픽 트렌드를 구해서 시각화하는 방법을 설명한다.
기본적인 딥러닝 기법을 이용한 문서 분류 외에, 최근 많이 사용되는 BERT를 이용한 미세조정학습까지 포함한다. 또, 사전학습 언어모델에 대한 관심이 높아짐에 따라, 사전학습 언어모델의 이론적 내용과 다양한 트랜스포머 변형 모형을 설명한다. 그리고 트랜스포머 모형을 활용한 문서 요약, 질의 응답의 실습과 미세조정학습을 추가했다. 더불어 한국어 문서 분석에 자신을 갖도록 대부분의 장에 관련 예제를 충분히 다뤘다.
이 책에서는 실무에 바로 적용할 수 있는 실전적인 예제를 중심으로 텍스트 마이닝을 설명한다. 특히 초보자를 위해 텍스트 전처리 과정의 개념과 다양하고 상세한 활용방법을 기초부터 설명한다. 문서 분류와 감성 분석 같은 텍스트 마이닝 작업을 대상으로 다양한 머신러닝 기법을 사용하는 예를 보여주며, 차원을 축소하고 결과를 시각화하는 방법, 토픽 모델링을 수행하고 토픽 트렌드를 구해서 시각화하는 방법을 설명한다.
기본적인 딥러닝 기법을 이용한 문서 분류 외에, 최근 많이 사용되는 BERT를 이용한 미세조정학습까지 포함한다. 또, 사전학습 언어모델에 대한 관심이 높아짐에 따라, 사전학습 언어모델의 이론적 내용과 다양한 트랜스포머 변형 모형을 설명한다. 그리고 트랜스포머 모형을 활용한 문서 요약, 질의 응답의 실습과 미세조정학습을 추가했다. 더불어 한국어 문서 분석에 자신을 갖도록 대부분의 장에 관련 예제를 충분히 다뤘다.
파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지 (개정판)
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