텐서플로와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리

1장 들어가며 이 책의 목표와 활용법 2 __아나콘다 설치 3 실습 환경 구축 3 가상 환경 구성 11 __실습 프로젝트 구성 12 __pip 설치 13 __주피터 노트북 14 정리 15 2장 자연어 처리 준비 텐서플로 16 __tf.keras.layers 17 __tf.data 30 __에스티메이터(Estimator) 38 사이킷런 46 __사이킷런을 이용한 데이터 분리 52 __사이킷런을 이용한 지도학습 53 __사이킷런을 이용한 비지도학습 56 __사이킷런을 이용한 특징 추출 61 __TfidfVecotorizer 63 __자연어 토크나이징 도구 65 __영어 토크나이징 라이브러리 66 __한글 토크나이징 라이브러리 72 그 밖의 라이브러리(전처리) 79 __넘파이 80 __판다스 89 __Matplotlib 96 __맷플롯립 설치 96 __Matplotlib.pyplot 97 __re 100 캐글 사용법 103 정리 106 3장 자연어 처리 개요 단어 표현 108 텍스트 분류 114 __텍스트 분류의 예시 114 텍스트 유사도 120 자언어 생성 126 기계 이해 127 데이터 이해하기 134 정리 144 4장 텍스트 분류 영어 텍스트 분류 146 __문제 소개 147 __데이터 분석 및 전처리 148 __텍스트 모델링 소개 169 __분류 회귀 모델 170 __TF-IDF를 활용한 모델 구현 172 __랜덤 포레스트 분류 모델 184 __순환 신경망 분류 모델 190 __컨볼루션 신경망 분류 모델 203 한글 텍스트 분류 212 __문제 소개 213 __데이터 전처리 및 분석 213 __모델링 227 __마무리 235 5장 텍스트 유사도 문제 소개 237 데이터 분석과 전처리 238 __XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델 260 모델링 260 __CNN 텍스트 유사도 분석 모델 266 __모델 구현 271 __MaLSTM 278 정리 285 6장 챗봇 만들기 데이터 소개 287 데이터 분석 288 시퀀스 투 시퀀스 모델링 300 __모델 소개 329 트랜스포머 네트워크 329 __모델 구현 334 정리 362 부록 부록 A _ MaLSTM 모델 363 부록 B _ Seq2Seq 모델 370 부록 C _ 트랜스포머 모델 392 아나콘다 설치 3 실습 환경 구축 3 가상 환경 구성 11 __실습 프로젝트 구성 12 __pip 설치 13 __주피터 노트북 14 정리 15

출처: 국립중앙도서관 서지정보