1장 코랩 시작하기
LESSON OT 들어가며
LESSON 01 코랩 실행하기
____1 주석
____2 단축키
LESSON 02 코랩에서 실습 코드 열기
____1 코랩 테마
2장 파이썬에서 문자열 다루기
LESSON OT 들어가며
LESSON 01 문자열 실습 전에
LESSON 02 문자열 실습
____1 문자열 표현
____2 오류 처리
____3 표현 방법 + 오류 처리
LESSON O3 문자열을 다루는 여러 방법
____1 변수
____2 인덱싱
____3 슬라이싱
____4 문자열의 길이, 단어 수
____5 문자열 함수
____6 반복
____7 함수
____8 문자열 내장 메서드 목록
3장 라이브러리 다루기
LESSON OT 들어가며
LESSON 01 판다스
____1 데이터 프레임과 시리즈 이해하기
____2 str 접근자로 문자열 다루기
LESSON 02 넘파이
____1 넘파이 배열 이해하기
____2 맷플롯립으로 넘파이 배열 시각화하기
4장 단어 가방 모형과 TF-IDF
LESSON OT 들어가며
LESSON 01 단어 가방 모형
____1 단어 가방 모형을 만드는 방법
____2 단어 가방 모형 만들기
____3 n-gram: 앞뒤 단어 묶어서 사용
____4 min_df와 max_df: 빈도수 설정
____5 max_features: 학습 단어 개수 제한
____6 stop_words: 불용어 제거
____7 analyzer: 문자, 단어 단위 설정
LESSON 02 TF-IDF
____1 TF-IDF 가중치를 적용하는 방법
5장 연합뉴스 타이틀 주제 분류
LESSON OT 들어가며
LESSON 01 데이터 선택하기
LESSON 02 분류 과정
LESSON 03 분류를 위한 기본 설정
____1 라이브러리 불러오기
____2 시각화를 위한 폰트 설정
LESSON 04 데이터 불러오기
LESSON 05 데이터 전처리하기
____
누구나 쉽게 다양한 한국어 텍스트 데이터를 분석할 수 있다!
준비: 코랩 환경과 파이썬 기초
이 책의 예제와 프로젝트는 코랩에서 설치 없이, 클릭만으로 바로 실행할 수 있다. 본격적인 프로젝트를 시작하기 전에 텍스트 분석에 필요한 파이썬 기초 개념과 필수 파이썬 라이브러리인 판다스, 넘파이, 사이킷런의 기본 사용법을 살펴보면서, 텍스트 데이터 전처리 기능과 방법을 익힌다.
개념: 텍스트 분석 방법의 기본 개념
컴퓨터가 한국어를 어떻게 이해하는지, 텍스트 데이터를 어떻게 분석하는지 텍스트 분석 방법의 기본 개념을 이해한다. 그리고 머신러닝/딥러닝 라이브러리를 사용하기 위해 텍스트를 수치 형태의 데이터로 변환하는, 벡터화 방법으로 단어 가방 모형과 TF-IDF를 배운다.
프로젝트: 네 가지 실제 프로젝트 분석
네 가지 다른 한국어 데이터를 가지고 실제 프로젝트를 진행해본다. (1 연합뉴스 타이틀 주제 분류 (2 국민청원 텍스트 분석 (3 120다산콜재단 데이터 토픽 모델링과 유사도 분석 (4 인프런의 이벤트 댓글 텍스트 군집 분석
[지은이 서문]
“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.
- 지은이 박조은 서문 중에서
“한국어 텍스트 분석 책이
