파이썬 자연어 처리의 이론과 실제
도서명:파이썬 자연어 처리의 이론과 실제
저자/출판사:잘라지,트하나키/에이콘출판
쪽수:544쪽
출판일:2018-06-29
ISBN:9791161751726
목차
1장. 소개
__자연어 처리에 대한 이해
__기본 애플리케이션 이해
__공생의 이점: NLP와 파이썬
__NLTK 환경 설정
__독자를 위한 팁
2장. 코퍼스와 데이터세트의 실제 이해
__코퍼스란 무엇인가?
__왜 코퍼스가 필요한가?
__코퍼스 분석 이해
__데이터 속성 타입 이해
__코포라의 여러 파일 형식 알아보기
__무료 코포라 접근용 자원
__NLP 애플리케이션용 데이터세트 준비
__웹 스크레이핑
__요약
3장. 문장 구조의 이해
__NLP의 컴포넌트 이해
__자연어 이해
__문맥 자유 문법 정의
__형태학적 분석
__구문 분석
__의미 분석
__모호성 처리
__담화 통합
__화용 분석
__요약
4장. 전처리
__코퍼스-원시 텍스트 처리
__코퍼스-원시 문장 처리
__기본 전처리
__실제적이고 사용자 정의된 전처리
__요약
5장. 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__피처 엔지니어링 이해
__NLP의 기본 피처
__NLP에 대한 기본 통계 피처
__피처 엔지니어링의 이점
__피처 엔지니어링의 과제
__요약
6장. 고급 피처 엔지니어링과 NLP 알고리즘
__워드 임베딩에 대한 기억
__word2vec의 기본 사항 이해
__word2vec 모델을 블랙박스에서 화이트박스로 변환하기
__word2vec 모델의 컴포넌트 이해하기
__word2vec 모델의 로직 이해하기
__word2vec 모델의 알고리즘 기술과 수학 이해하기
__word2vec에 관련된 사실
__word2vec 애플리케이션
__간단한 예제 구현
__word2vec의 이점
__word2vec의 문제
__실제 애플리케이션에서 word2vec은 어떻게 사용되는가?
__word2vec는 언제 사용해야 하는가?
__흥미로운 모델 개발하기
__word2vec 개념의 확장
__딥러닝에서 벡터화의 중요성
__요약
7장. NLP를 위한 규칙 기반 시스템
__규칙 기반 시스템에 대한 이해
__규칙 기반 시스템 장착의 목적
__RB 시스템의 아키텍처
__RB 시스템 개발 라이프 사이클에 대한 이해
__애플리케이션
__RB 시스템을 사용해 NLP 애플리케이션 개발
__규칙 기반 접근법과 다른 접근법 비교
__규칙 기반 시스템의 장점
__규칙 기반 시스템의 단점
__규칙 기반 시스템에 대한 과제
__단어 의미의 모호성 기본에 대한 이해
__규칙 기반 시스템의 최근 동향에 대한 논의
__요약
8장. NLP 문제에 대한 머신 러닝
__머신 러닝의 기본에 대한 이해
__NLP 애플리케이션 개발 단계
__ML 알고리즘과 기타 개념 이해
__NLP 애플리케이션을 위한 하이브리드 접근법
__요약
9장. NLU과 NLG 문제에 대한 딥러닝
__인공지능 개요
__NLU와 NLG 비교
__딥러닝에 대한 간략한 개요
__신경망의 기본 지식
__ANN 구현
__딥러닝과 심층 신경망
__딥러닝 기술과 NLG
__경사 하강법 기반의 최적화
__인공지능 대 인간지능
__요약
부록 A. 고급 도구
__저장소 프레임워크로서의 아파치 하둡
__프로세싱 프레임워크로서의 아파치 스파크
__실시간 프로세싱 프레임워크로서의 아파치 플링크
__파이썬의 시각화 라이브러리
__요약
부록 B. NLP 기술을 향상시키는 방법
__NLP로 새로운 경력 쌓기
__치트 시트
__자신의 영역 선택
__성공을 달성하기 위한 일의 민첩한 방식
__NLP와 데이터 과학에 대해 유용한 블로그
__공개 데이터세트 얻기
__데이터 과학에 필요한 수학
__요약
부록 C. 설치 안내
__파이썬, pip, NLTK 설치
__PyCharm IDE 설치하기
__종속성 설치
__프레임 설치 가이드
__질문
__요약
