자연어 처리의 이해

자연어 처리, 텍스트 분석, 기계 학습, 딥러닝, 언어 모델, 토큰화, 감정 분석, 문서 분류, 정보 추출, 문장 생성, 의미 분석, 형태소 분석, 대화 시스템, 기계 번역, 패턴 인식, 신경망, 시퀀스 모델, 데이터 전처리, 특성 추출, NLP 응용,

씨익북스 편집부 지음

아쿠아북스 2025년 03월 04일 출간

작품소개

책소개

"《자연어 처리의 이해》는 현대 정보 기술의 핵심 분야인 자연어 처리(NLP)에 대한 포괄적이고 심도 있는 탐구를 제공합니다. 이 책은 텍스트 분석, 기계 학습, 딥러닝 등 다양한 기술적 요소를 통해 자연어 처리의 기초부터 최신 동향까지를 다룹니다. 자연어 처리란 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로, 오늘날 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

이 책은 특히 언어 모델, 토큰화, 감정 분석, 문서 분류, 정보 추출과 같은 핵심 개념들을 상세히 설명하며, 독자들이 이러한 기술들이 실제로 어떻게 적용되는지를 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 감정 분석 기술을 통해 소셜 미디어의 여론을 파악하거나, 문서 분류 기술을 통해 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 방법을 소개합니다.

또한, 대화 시스템과 기계 번역의 발전에 대해 논의하며, 신경망과 시퀀스 모델을 활용한 최신 연구 결과도 포함되어 있습니다. 데이터 전처리와 특성 추출의 중요성을 강조하고, 실질적인 NLP 응용 사례를 통해 이론과 실제를 연결짓습니다.

이 책은 자연어 처리에 대한 기초 지식이 있는 독자뿐만 아니라, 처음 접하는 이들에게도 유용한 안내서가 될 것입니다. 자연어 처리 기술의 발전과 그 응용 가능성을 탐구하며, 독자들이 이 분야에서 더 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있도록 이끕니다. 정보의 바다 속에서 의미를 찾아내고, 인간과 기계 간의 소통을 더 원활하게 만드는 자연어 처리의 세계에 대한 이해를 한층 더 깊게 할 수 있는 기회를 제공합니다."

목차

"자연어 처리의 역사와 발전
자연어 처리의 기본 개념
자연어 처리의 주요 응용 분야
텍스트 전처리 기법
토큰화의 중요성
형태소 분석의 기초
단어 임베딩의 이해
Word2Vec과 GloVe 비교
딥러닝 기반 자연어 처리
신경망의 기본 구조
순환 신경망(RNN) 소개
LSTM과 GRU의 차이
Transformer 모델의 혁신
BERT와 GPT의 이해
자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)
감정 분석의 기법
문서 분류 방법
정보 추출의 접근법
기계 번역의 발전
대화 시스템의 설계
패턴 인식의 원리
시퀀스 투 시퀀스 모델
데이터 전처리의 중요성
특성 추출 기법
NLP에서의 전이 학습
자연어 처리의 평가 지표
언어 모델의 발전사
자연어 처리에서의 윤리적 고려
사전 훈련된 모델 활용하기
자연어 처리의 최신 연구 동향
의미 분석의 기법
텍스트 요약 방법
질문 응답 시스템의 구축
자연어 처리와 인공지능의 융합
소셜 미디어 데이터 분석
자연어 처리의 미래 전망
대화형 AI의 발전
자연어 처리와 빅데이터
의미론과 구문론의 관계
NLP와 정보 검색
자연어 처리에서의 클러스터링 기법
민감한 정보 보호와 NLP
기계 학습과 자연어 처리의 연관성
사용자 맞춤형 추천 시스템
자연어 처리의 산업별 응용
자연어 처리의 도전 과제
NLP 시스템의 상호운용성
자연어 처리와 멀티모달 데이터
자연어 처리의 커뮤니티와 자원
프로젝트 기반의 NLP 학습
자연어 처리의 코드 예제
자연어 처리에 대한 문헌 연구
자연어 처리의 경량화 기법
AI 윤리와 NLP의 관계"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.