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사례로 배우는 텍스트 마이닝
- 조규락, 김승재 저
- 학지사
- 2025년 05월 20일
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ISBN: 9788999734199
304쪽
465g
153 x 225 (㎜)
지금 이책은
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책 소개
이 책은
이 책은 텍스트 마이닝에 대한 이론과 실제를 다룬 것으로서, 전체 2부 10개 장으로 구성되었다. ‘Part 1. 텍스트 마이닝 기초와 핵심’은 5개의 장으로 구성되어, 각 장의 목적은 독자가 빅데이터 분석법으로서 텍스트 마이닝을 바르게 이해할 수 있도록 만들어 주는 것이다. 이를 위해 전통적 텍스트 분석과의 비교를 포함하여 텍스트 마이닝에서 꼭 알아야 원리와 개념들, 사전 절차와 그 과정을 구체적이며 자세하게 설명하였다. ‘Part 2. 텍스트 마이닝 기법과 실제’에서는 독자가 텍스트 마이닝에서 자주 사용되는 여러 기법을 실제 분석에 응용·활용할 수 있도록 하였다. 특히 각각의 기법들은 ‘1. 정의/2. 목적/3. 알고리즘 또는 핵심 용어/4. 결과 제시 방법/5. 유의사항/6. 분석 순서도/7. 파이썬 실습 예제/8. 실제 논문 사례’라는 일관된 절 구성을 취함으로써 동일한 관점에서 비교가 가능하도록 하였다. 독자는 이를 통해 자신의 상황에 필요한 텍스트 마이닝 기법이 무엇인지 인지하고 그 기법을 쉽게 이해·활용할 수 있을 것이다.
저자 소개
저자 : 조규락
2001년 펜실베이니아 주립대학교(Pennsylvania State University)에서 교수체제(Instructional Systems)로 박사학위를 받은 후, 한국직업능력개발원에서 연구원으로 재직하며 서울대학교, 서울교육대학교, 한양대학교, 이화여자대학교 대학원 등에서 강의를 했고, 2004년부터 영남대학교 사범대학 교육학과와 연합전공 대학원 디지털융합비즈니스학과의 교수로 있다. 주요 연구 분야는 문제해결과 체화된 인지, 데이터 사이언스와 빅데이터 분석, AI의 교육적 활용 등이며, 지금까지 관련 분야의 많은 논문을 게재하고 여러 권의 저서와 역서를 출간하였다.
저자 : 김승재
2024년 영남대학교에서 교육학 석사학위(교육공학 전공)를 취득하고 현재 동일 전공으로 박사과정에 재학 중이다. 주요 연구 분야는 텍스트 마이닝, 빅데이터, 인공지능, 인공지능 에이전트 등이다. IT 기업에서 소프트웨어 유지보수를 담당했으며 NIA, KISTI 등에서 인턴 과정으로 빅데이터 핸들링을 한 경험이 있다.
목차
독자에게 보내는 편지
이 책을 집필한 이유
Part 1 텍스트 마이닝 기초와 핵심
Chapter 1 전통적 텍스트 분석방법과 텍스트 마이닝 비교
Chapter 2 텍스트 마이닝과 텍스트 그리고 말뭉치
1. 텍스트 마이닝의 정의와 유용성
2. 텍스트의 중요성
3. 말뭉치
Chapter 3 텍스트 데이터
1. 텍스트 데이터와 자연어
2. 텍스트 데이터의 구조
Chapter 4 텍스트 마이닝을 위한 전처리
1. 텍스트 데이터의 전처리 필요성
2. 문서의 형식 정보 제거
3. 대문자와 소문자의 구별과 통일
4. 공란(공백) 처리
5. 띄어쓰기 처리
6. 숫자 표현 처리
7. 문장 부호 및 특수 문자 제거
8. 불용어 제거
9. 어근 동일화
10. n-그램 적용
Part 2 텍스트 마이닝 기법과 실제
Chapter 5 주요 전처리 과정
1. 토큰화
2. 정규 표현식을 이용한 텍스트 전처리
3. 불용어 제거
4. 통합 예시를 통한 전처리 실제
Chapter 6 단어빈도분석
1. 정의
2. 목적
3. 핵심 용어
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 단어빈도분석 순서도
7. 단어빈도분석 파이썬 실습 예제
8. 단어빈도분석 실제 논문 사례
Chapter 7 토픽모델링
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 토픽모델링 순서도
7. 토픽모델링 파이썬 실습 예제
8. 토픽모델링 실제 논문 사례
Chapter 8 군집분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 군집분석 순서도
7. 군집분석 파이썬 실습 예제
8. 군집분석 실제 논문 사례
Chapter 9 감성분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 감성분석 순서도
7. 감성분석 파이썬 실습 예제
8. 감성분석 실제 논문 사례
Chapter 10 연관어 분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘 및 핵심 용어
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 연관어 분석 순서도
7. 연관어 분석 파이썬 실습 예제
8. 연관어 분석 실제 논문 사례
미주
찾아보기
이 책을 집필한 이유
Part 1 텍스트 마이닝 기초와 핵심
Chapter 1 전통적 텍스트 분석방법과 텍스트 마이닝 비교
Chapter 2 텍스트 마이닝과 텍스트 그리고 말뭉치
1. 텍스트 마이닝의 정의와 유용성
2. 텍스트의 중요성
3. 말뭉치
Chapter 3 텍스트 데이터
1. 텍스트 데이터와 자연어
2. 텍스트 데이터의 구조
Chapter 4 텍스트 마이닝을 위한 전처리
1. 텍스트 데이터의 전처리 필요성
2. 문서의 형식 정보 제거
3. 대문자와 소문자의 구별과 통일
4. 공란(공백) 처리
5. 띄어쓰기 처리
6. 숫자 표현 처리
7. 문장 부호 및 특수 문자 제거
8. 불용어 제거
9. 어근 동일화
10. n-그램 적용
Part 2 텍스트 마이닝 기법과 실제
Chapter 5 주요 전처리 과정
1. 토큰화
2. 정규 표현식을 이용한 텍스트 전처리
3. 불용어 제거
4. 통합 예시를 통한 전처리 실제
Chapter 6 단어빈도분석
1. 정의
2. 목적
3. 핵심 용어
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 단어빈도분석 순서도
7. 단어빈도분석 파이썬 실습 예제
8. 단어빈도분석 실제 논문 사례
Chapter 7 토픽모델링
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 토픽모델링 순서도
7. 토픽모델링 파이썬 실습 예제
8. 토픽모델링 실제 논문 사례
Chapter 8 군집분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 군집분석 순서도
7. 군집분석 파이썬 실습 예제
8. 군집분석 실제 논문 사례
Chapter 9 감성분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 감성분석 순서도
7. 감성분석 파이썬 실습 예제
8. 감성분석 실제 논문 사례
Chapter 10 연관어 분석
1. 정의
2. 목적
3. 알고리즘 및 핵심 용어
4. 결과 제시 방법
5. 유의사항
6. 연관어 분석 순서도
7. 연관어 분석 파이썬 실습 예제
8. 연관어 분석 실제 논문 사례
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