May 2025
Beginner to intermediate
424 pages
7h 31m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
텍스트를 가치 있는 정보로 변환하는 것은 경쟁 우위를 확보하려는 기업에게 필수적입니다. 자연어 처리(NLP) 기술의 최근 발전으로 사용자는 복잡한 문제를 해결하기 위한 다양한 옵션을 갖게 되었습니다. 그러나 기업의 요구사항에 맞는 NLP 도구나 라이브러리를 선택하거나, 어떤 기술을 어떤 순서로 적용해야 할지 명확하지 않은 경우가 많습니다.
이 실용적인 책은 데이터 과학자와 개발자에게 텍스트 분석 및 자연어 처리의 일반적인 작업에 대한 모범 사례 솔루션의 청사진을 제공합니다. 저자 Jens Albrecht, Sidharth Ramachandran, Christian Winkler는 실제 사례 연구와 Python의 자세한 코드 예제를 제공하여 독자가 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다.
- API 및 웹 페이지에서 데이터 추출
- 통계 분석 및 머신러닝을 위한 텍스트 데이터 준비
- 머신러닝을 활용한 분류, 주제 모델링, 요약
- AI 모델 및 분류 결과를 설명하기
- 단어 임베딩을 사용하여 의미적 유사성 탐색 및 시각화
- 제품 리뷰에서 고객의 감정을 식별합니다
- 명명된 엔티티와 그 관계 기반으로 지식 그래프 생성
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