파이썬 라이브러리를 활용한 텍스트 분석 - 텍스트에서 통찰을 이끌어내는 98가지 자연어 처리 전략

괜찮다고 말하지만 괜찮지 않은 너와 나, 우리가 안고 사는 우울. 그리고 그 감정이 가져온 마음의 병 우울증. 화제의 채널



텍스트마다 적절한 분석 기법은 따로 있다!

당신의 경쟁력을 완성할 텍스트 분석 전략서



텍스트에서 좋은 정보를 찾는 이가 뛰어난 경쟁력을 갖춘다. 머신러닝 기반 자연어 처리 기술이 발전함에 따라 다양한 텍스트 분석 기법이 속속 등장하고 있다. 수많은 기법 중에서 어떤 방법을 언제 어떻게 사용해야 유용한 정보를 얻어낼 수 있을까? 이 책은 유엔총회 일반토의 연설문부터 트위터, 로이터 뉴스 기사 등 다양한 데이터셋을 사용하여 상황별로 가장 유용한 텍스트 분석 기법을 소개한다. 실제 모범 사례를 기반으로 상황에 맞게 설계한 텍스트 전처리 파이프라인 구축, N-그램 분석, 텍스트 벡터화 등 다양한 전략으로 텍스트 분석과 자연어 처리를 정복해보자.



이럴 땐 이렇게!

98가지 분석 전략으로 텍스트를 정복하라



텍스트는 문맥에 크게 의존하고 있어 컴퓨터가 이해하는 데 많은 어려움이 있었다. 하지만 최근 들어 통계 기술과 머신러닝 알고리즘이 발전하며 텍스트를 분석하는 다양한 방식이 탄생했다. 그렇다면 이 많은 텍스트 분석 기법 중에서 내가 분석하려는 텍스트에 딱 맞는 방법을 찾을 수 있을까? 이 책은 저자들이 여러 비즈니스 영역에서 텍스트 분석 프로젝트를 진행한 경험을 바탕으로 텍스트에 맞는 분석 전략 98가지를 소개한다.

각 장에서는 API나 크롤링을 이용한 텍스트 수집, 정규표현식이나 인공지능을 활용한 유사 단어 탐색, 단어 사이 관계를 파악하는 지식 그래프 생성 같은 텍스트 분석의 모든 과정마다 필요한 다양한 전략을 소개한다. 이때 사용하는 데이터는 유엔총회 연설 데이터, 깃허브 이슈 모음, 커뮤니티 게시글 모음 등 실제로 마주할 수 있는 텍스트로 여러 상황이나 데이터에 적합한 맞춤형 분석 전략을 소개한다. 전략마다 넘파이(NumPy), 트랜스포머스(Transformers), 사이킷런(scikit-learn), 사이파이(SciPy), 스페이시(spaCy) 등 텍스트 분석에 필요한 라이브러리를 사용하며, 각자 가지고 있는 데이터와 요구 사항에 맞게 변경해 분석해볼 수 있도록 코드의 뼈대도 함께 제공한다. 지금 당장 새로운 정보를 알아내야 할 텍스트가 있다면 이 책에서 소개하는 적절한 전략을 찾아 텍스트를 정복하자.



대상 독자

- 갖고 있는 텍스트에 적합한 분석법을 판단하려는 개발자

- 빠르게 초기 결과를 만들어서 프로젝트의 성공 가능성을 검토하려는 기획자

- 문제를 풀기 위한 베이스라인을 빠르게 작성해야 하는 데이터 과학자



주요 내용

- API와 웹페이지에서 데이터를 추출하는 법

- 텍스트 데이터를 통계 분석과 머신러닝에 사용할 수 있도록 전처리하는 법

- 머신러닝을 활용한 분류, 주제 모델링, 요약 기법

- 단어 임베딩을 활용한 구문 유사도 시각화 방법

- 명명된 개체와 그 관계를 기반으로 한 지식 그래프 구축법