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< 목차 >

- 1. 텍스트 마이닝이란
- 2. 데이터 사전 처리를 위한 기초 파이썬 코딩
- 3. 텍스트 데이터
- 4. 텍스트 마이닝 기법
- 5. 텍스트 크롤링
- 6. 실전: 트위터 메시지 분석

- 7. 실전: 소셜커머스 후기 분석

알파고 이전 2010년대 초반에는 빅데이터가 가장 큰 화두였습니다. 동시에 실질적인 기술인 데이터 마이닝 역시 각광을 받았습니다. 그중 텍스트 마이닝은 자연어와 관련된 데이터에서 정보를 추출하는 것을 뜻합니다.

일반적으로 데이터 마이닝은 방대한 자료속에 숨겨진 의미를 정제하여 알기 쉽게 보여줍니다. 이를 통해 분석이나 의사결정에 활용하는 것이 주요한 목적입니다. 반면에 머신러닝과 딥러닝은 실제 서비스에 접목하는데 주안점을 둡니다. 그래서 빅데이터보다 다양한 곳에 쓰일 수 있다는 것이 장점입니다.

이전에도 텍스트 마이닝에 대한 책이 있었지만, R이나 자바로 되어 있었습니다. 파이썬을 기반으로 한 도서는 이번이 처음이 아닐까 합니다. 두께도 200 페이지 정도로 얇고 설명도 쉬운 편이라, 무난하게 읽을 수 있습니다.

앞부분은 정규표현식이나 형태소분석 같은 전처리 방법을 알려줍니다. 그다음 워드클라우드, 군집, 토픽모델링, 감정분석, 연관어분석 정도를 다루고 있습니다. 특히 실전 예제에서 크롤링부터 실제 분석까지 한 번에 보여주기 때문에 전체적인 과정을 이해하실 수 있습니다.

다만 구체적인 알고리즘이나 소스코드에 대한 설명이 너무 부실합니다. 주석마저 거의 없어서 프로그래밍에 대한 지식이 없다면 해석하기가 약간 어려울 수 있습니다. 그래도 자연어처리에 관심있는 분들은 재미있게 읽으실 듯 합니다.