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컴퓨터는 한국어를 어떻게 이해할 수 있을까? 컴퓨터로 한국어 텍스트를 다루는 데는 무엇이 필요할까? 맨땅에서 텍스트 분석을 시작하려 할 때 또는 텍스트 분석과 자연어 처리 분야의 기본기를 탄탄히 다지며 재정비하고 싶을 때 반드시 알아야 하는 내용만 담았다.

우선 본격적인 프로젝트를 시작하기 전에 텍스트 분석에 필요한 파이썬 기초 개념과 필수 파이썬 라이브러리의 기본 사용법을 살펴보면서, 텍스트 데이터 전처리 기능과 방법을 익힌다. 다음으로 텍스트 분석의 기본 개념이자 텍스트를 수치 형태의 데이터로 변환하는 벡터화 방법인 단어 가방 모형과 TF-IDF를 배운다.

이어서 네 가지 다른 한국어 데이터를 가지고 실제 프로젝트를 진행해본다. 프로젝트는 데이터 다운로드부터 전처리, 시각화까지 전 과정을 다루며, 실습은 지금 당장 어디서라도 쉽게 진행할 수 있게 코랩으로 준비했다.

송상헌 (고려대학교 언어학과 교수)
: 처음 운전을 배울 때, 자동차에 대한 모든 것을 알 필요도 없고 그렇게 가르쳐 주지도 않습니다. 자동차를 운전할 수 있는 기본 요령만 알고 시작합니다. 운전에 재미를 붙이고 익숙해지고 난 뒤에 하나씩 자동차에 대해서 알아가면 됩니다. 자연어 처리도 이와 비슷합니다. 책의 내용을 차분히 따라 하다 보면, 어느새 작은 규모의 프로젝트를 손수 구성해 볼 수 있을 것입니다.

전창욱 (LG AI Research)
: 이 책은 이론 설명에서 멈추지 않고, 데이터 획득, 코드 실습 방법을 알려 주면서 일반인도 쉽게 보고 만지면서 이해할 수 있게 해 줍니다. 첫 장을 들추고 마지막 장을 덮기까지 책을 손에서 놓기가 어려운 짜임새, 읽기 쉬운 문장들이 저자의 지식을 독자에게 쉽게 전달하기 위해 정성을 많이 들였다는 것을 알 수 있었습니다.
고병일 (카카오엔터프라이)
: 이 책은 기본을 이해하고, 실제 사용 방법을 익힐 수 있는 매우 좋은 책이다. 초보자부터 전문가까지 모두에게 유용한 자료가 되기를 기대한다.
이상열 (데이터 분석가, 엔픽셀 데이터사이언스 셀장)
: 자연어 처리 분야에서 오랫동안 교육과 연구에 전념해 온 두 분이 함께 내신 책인 만큼 사례 위주로 접근해 나의 연구에 적용해 볼 것을 권합니다. 텍스트 분석은 해당 분야를 전공한 개발자나 연구자뿐만 아니라 다른 백그라운드를 지닌 개발자, 사업을 기획/운영하는 사람, 도메인 전문가 들이 21세기에 꼭 배워야 할 기술 중 하나라고 생각합니다.

이진원 (뉴블라 CTO, AI 반도체 개발 및 AI 알고리즘 연구)
: 자연어 처리 전성 시대에 텍스트 분석에 대한 다양한 예제와 자세한 설명이 담긴 책이 나와서 너무 즐겁게 읽었습니다. 실습에 필요한 내용도 꼼꼼하게 잘 들어 있고, 코드에 대한 설명도 이해하기 쉽게 되어 있어서 텍스트 분석에 입문하는 분도, 경험이 있으신 분도 많은 도움을 받을 것입니다.
김태권 (만화가)
: 초심자가 따라갈 수 있을 정도의 친절함과 필요한 내용만 담은 간결함, 두 마리 토끼를 동시에 잡은 책입니다.
김현 (자연어 처리 연구자)
: 초심자가 이해하기 쉽게 설명한 내용들, 실행하며 따라 하기 좋은 예제 코드들이 가니시(garnish)처럼 매력을 더해 줍니다. 특히 후반부의 매력적인 프로젝트들은 자연어 처리로 무엇을 할 수 있는지 궁금한 분들이 이 책을 펼치게 만들어 줄 것입니다.
송석리 (교사, 《모두의 데이터 분석 with 파이썬》 저자)
: 한글 텍스트 분석을 시작할 때 모두가 참고하던 명강의가 드디어 책으로 탄생했다는 기쁜 소식을 듣고 한걸음에 베타테스트를 신청했습니다. 손에 잡히는 예제들을 차곡차곡 쌓아 올린 뒤, 실무에서 사용할 수 있을 만큼 흥미로운 프로젝트 사례까지 차근차근 실습해 볼 수 있어서 좋았습니다. 자연어 처리를 처음 시작하는 모두에게 가장 좋은 길잡이가 되어 줄 것입니다!
송진영 (데이터 분석가, 방송통신대학교 통계학과)
: 유튜브 강의로 이미 검증된 내용을 책에 담았기 때문에 무겁지 않고 가볍게 볼 수 있었습니다. 이 책을 통해 텍스트 분석과 조금 더 가까워질 것입니다!
이요셉 (솔루티스 그린솔루션연구소 실장)
: 누구나 궁금할 만한 실제 예제를 통해 가볍게 텍스트 분석을 익힐 수 있습니다. 구글 코랩을 이용해 원격으로 실습하게 되어 있어서 누구나 어디서나 공부할 수 있고, 텍스트 분석 전 과정을 다양한 측면에서 즐겁게 체험해볼 수 있는 입문서입니다.

최근작 :<모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬> … 총 3종 (모두보기)
소개 :
최근작 :<모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬> … 총 4종 (모두보기)
소개 :국어학을 전공하고 (주)사이오닉에이아이에서 ‘리서치/정책총괄’ 업무를 맡고 있다.?전산언어학과 상식 추론, 언어 유형론에 관심이 많다. 사람 언어와 기계 언어 간에 장벽을 줄이는 데 벽을 허물고 길을 내는 사람이 되려 하며, 그 일환으로 《모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬》과 같은 책을 쓰거나 《파이썬을 활용한 딥러닝 전이학습》 책의 번역에 참여했다.

박조은 (지은이)의 말
“사소한 텍스트 처리 방법을 배워 언제 거대 모델을 만들 수 있을까?”
초거대 모델의 엄청난 성능을 볼 때면 비교적 적은 데이터와 간단한 작업으로 무엇을 할 수 있을지 고민이 된다. 하지만 초거대 모델도 작은 시도에서 시작됐을 것이다. 최근 모델은 코드 한두 줄의 API만 있다면 이미지나 텍스트를 생성해 내거나 질문을 하면 마치 사람처럼 답변을 준다. 하지만 텍스트로 직접 작고 간단한 모델이라도 구현하려면 어디에서부터 시작해야 할지 난감하다.
텍스트 분석을 하며 다양한 도메인의 다양한 전공자들을 만나면서 어떻게 쉽게 기술과 내용을 전달할 수 있을지 고민했던 과정이 모여서 이 책이 되었다. 하루가 다르게 새로운 연구가 쏟아져 나오는 시기에 텍스트 분석의 기본을 익혀 보는 데 좋은 시작점이 되었으면 하는 바람이다.
송영숙 (지은이)의 말
“한국어 텍스트 분석 책이 없으면 영어 텍스트 분석하는 방법이랑 똑같이 하면서 글자만 한글로 바꾸면 되는 거 아닌가?”
하지만 처음 시작하는 사람은 한글이 깨져 보이면 ‘UTF-8 인코딩’이란 단어를 검색해야 하는 것을 모른다. 또한, 어떤 데이터로 시작해야 할지도 막막하고, 책이나 강의에서는 잘 돌아가는 코드가 내가 하면 에러가 나는 이유를 매번 누군가에게 물어보기도 어렵다. 누구나 그렇다. 아는 사람이 보면 아주 낮은 턱이라도 모르는 사람은 넘기가 어렵다.
이 책은 한국어로 된 다양한 텍스트를 다루면서, 데이터를 바꾸면서 달라지는 부분을 익히고, 같은 부분은 반복하면서 자연스럽게 넘파이, 판다스, 사이킷런을 익힐 수 있도록 고심해서 구성했다. 그런데도 3장에서 4장으로 넘어갈 때 난이도가 점프한다는 느낌을 받을 것이다. 하지만 6장을 넘어서면 드디어 2년 차 직장인처럼 “아! 비슷비슷하구나!” 하고 느낄 수 있기를 소망한다.
버전이 안 맞아서 안 되는 부분은 스스로 수정한 후 깃허브에 올려 보면 공부하는 데 도움이 많이 될 것이다. 잘 안 되어도 포기하지 말고 문의를 남겨 해결한 뒤 계속 공부하기를 바란다. 창의적인 부분에도 도전하면서 수동적 독자가 아닌 적극적 동반자로 함께하기를 바란다. 그 후에는 텍스트 분석의 방법이 딥러닝의 블랙박스를 밝히는 데도 도움이 될 것이다.

길벗   
최근작 :<대체 불가능한 디자이너 되기>,<무작정 따라하기 오사카·교토·고베·나라>,<한 권으로 끝내는 개인사업자 절세 공부>등 총 736종
대표분야 :오피스(엑셀/파워포인트) 1위 (브랜드 지수 314,678점), 그래픽/멀티미디어 2위 (브랜드 지수 296,002점), 이유식 3위 (브랜드 지수 22,306점)