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파이썬으로 텍스트 분석하기
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파이썬으로 텍스트 분석하기 전략커뮤니케이션을 위한 텍스트 마이닝

  • 윤태일
  • |
  • 늘봄
  • |
  • 2019-08-20 출간
  • |
  • 284페이지
  • |
  • 152 X 221 X 23 mm /425g
  • |
  • ISBN 9788965550792
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




왜 파이썬을 활용한 텍스트 마이닝인가?
인문사회과학 분야에서 파이썬을 활용한 텍스트 분석에 대해서 관심이 많음에도 마땅한 책이 없는 현실적 수요에 부응하기 위해 이 책을 집필하게 되었다. 이 책을 집필하면서 특히 염두에 둔 사항은 파이썬 텍스트 마이닝을 하려 할 때 실질적으로 이 한 권으로 가능하도록 하자는 것이다. 기존의 텍스트 마이닝 책들은 파이썬 등 코딩에 대한 기초, 통계분석 기초, 데이터 크롤링 및 자연어 처리 부분에 대해서 별도의 선행학습을 전제로 구성되었다.
이 책에서는 파이썬 텍스트 분석에 앞서 선행되어야 할 부분까지 다루었다. 파이썬 설치 및 코딩하는 방법부터 시작해서, 본격적인 텍스트 분석에 앞서 꼭 알아두어야 할 통계분석을 파이썬으로 어떻게 코딩하는가를 설명했고, 이어서 방대한 빅데이터를 어디에서 어떻게 수집하는가 하는 웹 크롤링, 그리고 수집된 텍스트 데이터를 정제하는 자연어처리를 설명했다.
이러한 내용을 숙지한 후 핵심어 분석, 의미 연결망분석, 군집분석, 토픽 모델링, 단어임베딩, 감정분석 등 많이 활용되는 텍스트 분석기법을 파이썬으로 어떻게 코딩하는가를 기본 개념과 예제 중심으로 설명했다. 아무쪼록 이 책이 코딩에 문외한이지만 파이썬을 이용해서 텍스트 분석을 하려는 인문사회과학 분야의 연구자와 실무자들에게 도움이 되기를 바란다.

빅데이터 시대, 이제는 데이터 리터러시가 중요하다!
전통적으로 글을 읽고 쓸 줄 아는 리터러시 능력이 중요했다. 대중매체가 발달하자 미디어를 이해하고 활용할 줄 아는 미디어 리터러시(media literacy) 능력이 강조되었다. 이제 빅데이터 시대를 맞아, 데이터를 분석하고 이해하며 활용할 줄 아는 데이터 리터러시(data literacy) 능력에 대한 요구가 높아지고 있다.

데이터 리터러시의 기초는 텍스트 마이닝!
데이터의 70% 이상은 숫자로 된 정형 데이터가 아니다. 문자 및 이미지로 구성된 비정형 데이터, 즉 텍스트이다. 텍스트를 대상으로 데이터 분석기술을 활용하여 텍스트 데이터의 특징과 일정한 패턴 등을 분석함으로써 유용한 지식을 발견하는 텍스트 마이닝은 데이터 리터러시 능력의 핵심이다

텍스트 마이닝을 위한 강력한 분석 도구 파이썬!
여러 영역에 두루두루 활용되어 ‘맥가이버의 칼’로 비유되는 파이썬. 그 탁월한 범용성 때문에 최근 인기가 치솟으면서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어로 각광받고 있다. 통계 및 데이터 분석에 강력한 효용성을 과시하던 파이썬으로 텍스트 마이닝을 자유자재로 구사한다.


목차


머리말

01. 왜 파이썬을 활용한 텍스트 마이닝인가?
1. 왜 텍스트 마이닝인가?
2. 왜 파이썬인가?
3. 파이썬으로 하는 텍스트 마이닝의 절차 및 이 책의 구성

02. 파이썬 설치하고 시작하기
1. 파이썬 설치하기
2. 파이썬 실행 방법 및 핵심 라이브러리

03. 기초 파이썬 코딩
1. 파이썬의 입력과 출력
2. 데이터의 유형과 처리
3. 제어문

04. 파이썬으로 하는 통계기초
1. 이 책에서 사용하는 데이터에 대한 설명
2. 데이터 불러오기 및 데이터 프레임 변환
3. 데이터 탐사와 통계분석 방법의 결정
4. 파이썬으로 하는 통계분석

05. 텍스트 수집하기
1. 엑셀을 활용한 데이터 수집
2. 공개 API 활용
3. 공공데이터 포털을 활용하여 데이터 수집하기
4. 한국언론진흥재단의 빅 카인즈로 언론기사 수집하기

06. 텍스트 정제하기
1. 자연어 처리의 기본개념과 절차
2. 영어 텍스트의 자연어 처리
3. 한국어 텍스트의 자연어 처리

07. 핵심어 빈도분석
1. 단순 빈도분석
2. 단어 구름으로 시각화하기
3. 어휘 빈도-문서 역빈도(TF-IDF) 분석

08. 의미 연결망분석
1. 사회(의미) 연결망분석의 기본개념
2. 의미 연결망의 속성

09. 군집분석
1. 군집분석의 기본개념
2. 비계층적 군집분석
3. 계층적 군집분석

10. 토픽 모델링과 단어임베딩
1. 토픽 모델링과 LDA의 이해
2. 단어임베딩과 Word2Vec의 이해

11. 감정분석
1. 감정분석의 기본개념
2. 감정어휘 사전을 이용한 문서 감정분석
3. 공개 API를 활용한 이미지 감정분석

12. 마무리

참고문헌
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