자연어 처리 쿡북 with 파이썬

1장. 말뭉치와 워드넷 __도입 __내장 말뭉치에 액세스하기 __외부 말뭉치의 다운로드, 로드하고 액세스하기 __브라운 코퍼스에서 세 가지 장르의 의문사 단어를 모두 세기 __웹 및 채팅 텍스트 말뭉치 파일의 빈도 분포 작업 탐색하기 __모호한 단어에서 워드넷을 사용해 모든 뜻을 탐색하기 __워드넷을 이용한 별개의 두 synsets을 선택하고 하위어와 상위어의 개념 탐구하기 __워드넷에 따라 명사, 동사, 형용사, 부사의 평균 다차원을 계산하기 2장. 원시 텍스트, 소싱, 정규화 __소개 __문자열 작업의 중요성 __더 깊이 있는 문자열 연산 __파이썬에서 PDF 파일 읽기 __파이썬으로 워드(Word) 문서 읽기 __PDF, DOCX, 일반 텍스트 파일을 가져와 사용자 정의 말뭉치 만들기 __RSS 피드의 내용 읽기 __BeautifulSoup을 이용한 HTML 파싱하기 3장. 전처리 __개요 __토큰화-NLTK의 내장 토크나이저 사용법 배우기 __스테밍-NLTK의 내장 스테머 사용법 배우기 __원형 복원-NLTK의 WordnetLemmatizer 사용법 배우기 __불용어-불용어 말뭉치 사용법 및 불용어가 만들어내는 차이점 확인하기 __편집 거리-두 문자열 간의 편집 거리를 찾기 위한 알고리즘 작성 __두 단문 처리 및 둘 사이의 공통 어휘 추출하기 4장. 정규표현식 __개요 __정규표현식–*, +, ? 배우기 __정규표현식–$와 ^ 그리고 단어의 시작과 끝이 아닌 것을 사용하는 방법 학습하기 __여러 개의 리터럴 문자열 및 하위 문자열 발생 찾기 __날짜 정규식과 문자 집합 또는 문자 범위 생성 방법 배우기 __모든 다섯 글자 단어를 찾고 일부 문장에서 약어를 작성 __독자적인 정규식 토크나이저 작성 방법 __자체 정규식 스테머 작성법 배우기 5장. 품사 태깅과 문법 __소개 __기본 제공 태거 탐색하기 __자체 태거 작성하기 __자체 태거 학습시키기 __자체 문법 작성법 배우기 __확률적 CFG 작성하기 __재귀적 CFG 작성하기 6장. 청킹, 문장 구문 분석, 의존성 __소개 __내장 청커 사용하기 __간단한 자체 청커 작성하기 __청커 학습시키기 __재귀적 파생 구문 분석 __shift-reduce 구문 분석 __의존성 문법과 투영 종속성 분석 __차트 파싱하기 7장. 정보 추출과 텍스트 분류 __소개 __내장 NER 사용 __딕셔너리 생성, 반전, 사용하기 __피처셋 선택하기 __분류기를 사용해 문장 분할하기 __문서 분류하기 __문맥 기반 품사 태거 만들기 8장. 고급 NLP 레시피 __소개 __NLP 파이프라인 생성하기 __텍스트 유사도 문제 해결하기 __주제 식별하기 __텍스트 요약하기 __대용어 처리하기 __단어의 중의성 해소 __감정 분석 수행 __고급 감정 분석 탐구 __대화형 비서 혹은 챗봇 만들기 9장. NLP에서의 딥러닝 적용 __소개 __TF-IDF 생성 후 DNN을 사용해 이메일 분류하기 __합성곱망 CNN 1D를 이용한 IMDB 감정 분류하기 __양방향 LSTM을 사용하는 IMDB 감정 분류하기 __신경 워드 벡터 시각화를 사용해 고차원 단어를 2D에 시각화하기 10장. NLP분야에서 딥러닝의 고급 응용 __소개 __LSTM을 사용해 셰익스피어의 문장에서 고급 자동 텍스트 생성하기 __메모리 네트워크를 사용해 에피소드 데이터에 대한 질의 응답하기 __순환 신경망 LSTM을 사용해 다음 단어를 예측하는 언어 모델링 __순환 신경망(LSTM)을 사용하는 생성형 챗봇

출처: 국립중앙도서관 서지정보