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< 목차 >

- 1. 텍스트 분석의 이해
- 2. 텍스트 분석을 위한 파이썬 팁
- 3. 스파이시 언어 모델
- 4. 젠심-텍스트 벡터화, 변환 및 N-그램
- 5. 품사 태깅 및 응용
- 6. NER 및 응용
- 7. 의존 구문 분석
- 8. 토픽 모델링
- 9. 고급 토픽 모델링
- 10. 텍스트 군집화 및 분류
- 11. 유사 질의 및 요약
- 12. Word2Vec, Doc2Vec과 젠심
- 13. 텍스트를 위한 딥러닝
- 14. 케라스와 스파이시를 이용한 딥러닝
- 15. 감정 분석과 챗봇

파이썬 자연어처리 라이브러리로 가장 유명한 것은 NLTK입니다. 반면에 이 책은 스파이시(spaCy)를 다루고 있습니다. NLTK의 경우 각 기능별로 다른 함수를 호출합니다. 이와 달리 스파이시는 한 번 문장을 변환하면 토큰화, 형태소분석, 개체명인식, 구문분석 등 여러 가지 처리를 동시에 수행합니다. 확실히 사용법은 NLTK보다 훨씬 쉽습니다.

스파이시의 기능들을 알려주는 앞부분은 상당히 괜찮습니다. 하지만 뒤로 갈수록 내용이 조금 부실한 편입니다. 특히 딥러닝을 이용한 분류, 문장생성 등은 약간 구색 맞추기로 넣은 듯 합니다. 그래도 스파이시에 관심이 있는 분들에게는 도움이 될거라 생각합니다.