음성 검색
QR/바코드 검색
품목정보
| 발행일 | 2019년 06월 04일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 232쪽 | 188*245*13mm |
| ISBN13 | 9791188621552 |
| ISBN10 | 1188621556 |
R로 배우는 텍스트 마이닝
: tidytext 라이브러리를 활용하는 방법
줄리아 실기,데이비드 로빈슨 저 / 박진수 역
|
제이펍
|
2019년 06월 04일
저자/출판사 더보기/감추기
- 프로그래밍 언어 top100 2주
eBook이 출간되면 알려드립니다.
eBook 출간 알림 신청
분철서비스 시작 시 알려드립니다.
분철서비스 알림신청
- 원서이동
- 이미 소장하고 있다면 판매해 보세요! 이 상품 팔기 매입가 1,400원 더보기/감추기
- 국내배송만 가능
- 최저가 보상
- 문화비소득공제 신청가능
.jpg)
관련분류
- -국내도서 > IT 모바일 > 프로그래밍 언어 > 프로그래밍 언어 기타
이 상품의 태그
책소개 책소개 보이기/감추기
목차 목차 보이기/감추기
상세 이미지 상세 이미지 보이기/감추기
상품 이미지를 확대해서 볼 수 있습니다.
원본 이미지
저자 소개 (3명)
책 속으로 책속으로 보이기/감추기
제인 오스틴(Jane Austen)이 탈고해 출판한 소설 여섯 개를 janeaustenr 패키지에서 가져온 다음 정돈 형식으로 변형해 보자. janeaustenr 패키지는 텍스트를 1줄당 1행(one-row-per-line) 형식으로 제공하는데, 이 맥락에서 의미하는 줄(line)이란 실제 도서의 원문에 맞춰 인쇄된 한 줄을 말한다. 이것을 사용해 정돈 작업에 착수하되 mutate()를 사용해 linenumber 수에 해당하는 만큼을 주석으로 처리함으로써 원래 줄 형식을 추적하는 데 사용하고, chapter(regex 사용)를 사용해 모든 장이 어디부터 나오는지를 알아낸다.
---p.6
이제 janeaustenr 패키지를 사용해 정돈 텍스트를 탐색해 보았으므로, 이번에는 gutenbergr 패키지를 소개하겠다. gutenbergr 패키지는 구텐베르크 프로젝트(Project Gutenberg) 모음집 중 공공 저작물(public domain works)에 해당하는 텍스트에 접근할 수 있게 한다. 이 패키지에는 도서를 내려받기 위한 도구(도움이 되지 않는 머리글/바닥글 정보는 제거)와 관심 있는 작품을 찾는 데 사용할 수 있는 구텐베르크 프로젝트 메타데이터의 전체 데이터셋이 포함되어 있다. 이 책에서는 구텐베르크 프로젝트에서 ID별로 하나 이상의 작품을 다운로드하는 gutenberg---p.download() 함수를 주로 사용하지만, 다른 함수를 사용해 메타데이터를 탐색하고 제목, 작성자, 언어 등과 짝을 이루는 구텐베르크 ID를 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 저자에 대한 정보도 수집할 수 있다.
---p.10
유용한 작품을 단어 수준(word level)에서 토큰화할 수 있지만 때로는 다른 단위에 맞춰 텍스트를 살펴보는 편이 더 유용하기도 하고 필요하기도 하다. 예를 들어 전체 문장의 정서를 이해할 수 있게 하기 위해 일부 정서분석 알고리즘은 유니그램(즉, 단일 단어)을 넘어서려고 한다. 이러한 알고리즘들은 ‘I am not having a good day(일진이 안 좋아)’라는 말이 기쁨을 나타내는 문장이 아닌 슬픔을 나타내는 문장이라는 점을 이해하려고 시도한다. coreNLP, cleanNLP 및 sentimentr을 포함한 여러 R 패키지들은 그러한 정서분석 알고리즘의 예다. 이런 패키지들을 사용해서 단어 단위가 아닌 문장 단위로 정서를 분석하려면 우리는 텍스트를 문장 단위로 토큰화해야 하는데, 그런 경우에는 출력 열에 새 이름을 사용하는 게 적절하다.
---p.32
이번 장에서는 정돈 텍스트 접근법이 개별 단어를 분석하는 데 유용할 뿐만 아니라 단어 간의 관계 및 연결을 탐색하는 데도 유용하다는 것을 보여 줬다. 이러한 관계에는 엔그램이 포함될 수 있으며, 이는 어떤 단어가 다른 단어 뒤에 나타나는 경향이 있는지와, 서로 인접한 곳에 출현하는 단어 간의 동시 발생(co-occurrences), 즉 상관(correlations)을 볼 수 있게 해 준다. 이번 장에서는 이러한 두 종류의 관계를 연결망으로 시각화하기 위한 ggraph 패키지도 소개했다. 이러한 연결망 시각화는 관계를 탐구하는 데 쓰기에 유연한 도구이며, 이후 장들에 나오는 사례 연구에서 중요한 역할을 수행한다.
---p.81
일련의 문서를 특징짓는 단어 군집을 찾기 위한 토픽 모델링을 소개하고, tidy() 동사가 dplyr 및 ggplot2를 사용해 이러한 모델을 탐색하고 이해하는 방법을 보여 줬다. 이는 모델 탐색에 대한 정돈된 접근법의 장점 중 하나다. 다양한 출력 형식의 문제를 정돈 함수들이 처리하고, 표준 도구 모음을 사용해 모델 결과를 탐색할 수 있다는 장점 말이다. 우리는 특히 토픽 모델링을 통해 네 개의 개별 도서와 장을 구분하고 구별할 수 있다는 점을 보았고, 잘못 지정된 단어와 장을 찾아보면서 모델의 한계점을 탐구했다.
---p.6
이제 janeaustenr 패키지를 사용해 정돈 텍스트를 탐색해 보았으므로, 이번에는 gutenbergr 패키지를 소개하겠다. gutenbergr 패키지는 구텐베르크 프로젝트(Project Gutenberg) 모음집 중 공공 저작물(public domain works)에 해당하는 텍스트에 접근할 수 있게 한다. 이 패키지에는 도서를 내려받기 위한 도구(도움이 되지 않는 머리글/바닥글 정보는 제거)와 관심 있는 작품을 찾는 데 사용할 수 있는 구텐베르크 프로젝트 메타데이터의 전체 데이터셋이 포함되어 있다. 이 책에서는 구텐베르크 프로젝트에서 ID별로 하나 이상의 작품을 다운로드하는 gutenberg---p.download() 함수를 주로 사용하지만, 다른 함수를 사용해 메타데이터를 탐색하고 제목, 작성자, 언어 등과 짝을 이루는 구텐베르크 ID를 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 저자에 대한 정보도 수집할 수 있다.
---p.10
유용한 작품을 단어 수준(word level)에서 토큰화할 수 있지만 때로는 다른 단위에 맞춰 텍스트를 살펴보는 편이 더 유용하기도 하고 필요하기도 하다. 예를 들어 전체 문장의 정서를 이해할 수 있게 하기 위해 일부 정서분석 알고리즘은 유니그램(즉, 단일 단어)을 넘어서려고 한다. 이러한 알고리즘들은 ‘I am not having a good day(일진이 안 좋아)’라는 말이 기쁨을 나타내는 문장이 아닌 슬픔을 나타내는 문장이라는 점을 이해하려고 시도한다. coreNLP, cleanNLP 및 sentimentr을 포함한 여러 R 패키지들은 그러한 정서분석 알고리즘의 예다. 이런 패키지들을 사용해서 단어 단위가 아닌 문장 단위로 정서를 분석하려면 우리는 텍스트를 문장 단위로 토큰화해야 하는데, 그런 경우에는 출력 열에 새 이름을 사용하는 게 적절하다.
---p.32
이번 장에서는 정돈 텍스트 접근법이 개별 단어를 분석하는 데 유용할 뿐만 아니라 단어 간의 관계 및 연결을 탐색하는 데도 유용하다는 것을 보여 줬다. 이러한 관계에는 엔그램이 포함될 수 있으며, 이는 어떤 단어가 다른 단어 뒤에 나타나는 경향이 있는지와, 서로 인접한 곳에 출현하는 단어 간의 동시 발생(co-occurrences), 즉 상관(correlations)을 볼 수 있게 해 준다. 이번 장에서는 이러한 두 종류의 관계를 연결망으로 시각화하기 위한 ggraph 패키지도 소개했다. 이러한 연결망 시각화는 관계를 탐구하는 데 쓰기에 유연한 도구이며, 이후 장들에 나오는 사례 연구에서 중요한 역할을 수행한다.
---p.81
일련의 문서를 특징짓는 단어 군집을 찾기 위한 토픽 모델링을 소개하고, tidy() 동사가 dplyr 및 ggplot2를 사용해 이러한 모델을 탐색하고 이해하는 방법을 보여 줬다. 이는 모델 탐색에 대한 정돈된 접근법의 장점 중 하나다. 다양한 출력 형식의 문제를 정돈 함수들이 처리하고, 표준 도구 모음을 사용해 모델 결과를 탐색할 수 있다는 장점 말이다. 우리는 특히 토픽 모델링을 통해 네 개의 개별 도서와 장을 구분하고 구별할 수 있다는 점을 보았고, 잘못 지정된 단어와 장을 찾아보면서 모델의 한계점을 탐구했다.
---p.127
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
데이비드와 줄리아는 R을 사용한 텍스트 분석 작업을 변화시켰다. tidytext를 사용한다면 굳이 새로운 도구들을 익히지 않아도 된다. 오히려 데이터 프레임 조작이나 데이터 프레임 시각화에 관해 여러분이 이미 알고 있는 바를 모두 적용해 볼 수 있다.
- 해들리 위컴 (Hadley Wickhan, RStudio의 수석 과학자이자 오클랜드 대학교, 스탠포트 대학교, 라이스 대학교의 통계학 겸임 교수)
회원리뷰 (0건) 회원리뷰 이동
첫번째 리뷰어가 되어주세요.
한줄평 (0건) 한줄평 이동
첫번째 한줄평을 남겨주세요.
배송/반품/교환 안내
배송 안내
| 배송 구분 |
예스24 배송
|
|---|---|
| 포장 안내 |
안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다. 고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다.
목적 : 안전한 포장 관리 |
반품/교환 안내
상품 설명에 반품/교환과 관련한 안내가 있는경우 아래 내용보다 우선합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
| 반품/교환 방법 |
|
|---|---|
| 반품/교환 가능기간 |
|
| 반품/교환 비용 |
|
| 반품/교환 불가사유 |
|
| 소비자 피해보상 |
|
| 환불 지연에 따른 배상 |
|
.jpg)
