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    파이썬으로 텍스트 분석하기

    파이썬으로 텍스트 분석하기 전략커뮤니케이션을 위한 텍스트 마이닝

    • 윤태일 , 이수안 저
    • 늘봄
    • 2019년 08월 20일
    • 정가
      18,000원
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    ISBN: 9788965550792 284쪽 152 x 223 (㎜)

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    출판사 리뷰

    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.

    저자 소개

    윤태일 , 이수안

    저자 : 윤태일
    한림대학교 광고홍보학과 교수다. 서울대학교 미학과를 졸업하고 광고대행사 한컴에서 카피라이터로 일하다가 SK텔레콤 홍보실로 옮겨 광고홍보 관리 업무를 수행했다. 그 후 미국으로 건너가 테네시대학교(University of Tennessee, Knoxville)에서 석사학위를, 미주리대학교(University of Missouri, Columbia)에서 박사학위를 받았다. 『김석년과 그의 광고시대』(2015), 『신명 커뮤니케이션』(2014) 등의 저서와 『광고와 예술』(2009), 『플랫랜드』(2009)의 번역서를 포함해 10여 권의 책을 출간했고, “When old meets new”(2017), “The border-crossing of habitus”(2011) 등 40편이 넘는 논문을 발표했다. 한국의 대표적 문화 유전자로 꼽히는 ‘신명’을 커뮤니케이션 관점에서 천착하여 자기 준거적 이론으로 정립하려는 것이 주된 연구 관심사다.

    저자 : 이수안
    강원대학교 SW중심대학 연구교수. ‘분산 병렬 컴퓨팅을 이용한 빅데이터의 효율적 다차원 분석’이라는 주제의 논문으로 강원대학교 대학원에서 석·박사 학위를 받았다. ㈜알티베이스에서 전문연구요원으로 일하면서 스트림 처리 엔진·인메모리 스토리지 엔진을 연구 및 개발했다. 데이터와 AI를 이용한 이로운 세상을 꿈꾸는 데이터 과학자로서, 빅 데이터, 머신러닝, 딥러닝, 실시간 데이터 처리 분야에서 50편 이상의 논문을 발표하며 실용적인 연구를 수행하고 있다. 인하대학교, 강원대학교, 한국산업기술대학교, 한림성심대학교 등 여러 대학에서 컴퓨터를 쉽게 가르치기 위해 노력하고 있다. 컴퓨터에 관심이 많은 학생들을 위한 교육용 유튜브 채널 ‘이수안컴퓨터연구소’ 또한 운영하고 있다(https://www.youtube.com/c/이수안컴퓨터연구소).

    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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