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Spark NLP로 구현하는 자연어 처리 애플리케이션

아파치 스파크 위에 구축된 자연어 처리 라이브러리인 Spark NLP는 정확성과 빠른 속도, 넓은 확장성을 지원한다. 이 책은 Spark NLP로 효율적인 애플리케이션을 설계하고 제작하는 방법을 소개한다. 구체적인 예제와 친절한 설명을 통해 기본적인 언어학과 문자 체계부터 감성 분석, 검색 엔진 구축까지 Spark NLP를 사용하는 데 필요한 모든 것을 다룬다. 또한 NLP 애플리케이션 개발 시 매우 중요한 성능 문제도 살펴보며 실무에 응용하기 전 꼭 알아야 할 내용을 빠짐없이 담았다. 예제를 따라 하며 딥러닝과 Spark NLP 라이브러리로 자신만의 확장 가능한 NLP 애플리케이션을 만들어보자.

언어학자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자의 눈으로 구현하는 자연어 처리 애플리케이션

자연어 처리는 사람과 기계를 소통할 수 있게 만드는 기술입니다. 최근에는 의료 산업, 기계번역, 작문, 챗봇과 같이 데이터를 분석해 서비스를 제공하는 애플리케이션의 개발과 기술 도입이 활발하게 확대되고 있습니다. 자연어 처리 기술을 쉽게 구현하도록 돕는 라이브러리 중 하나인 Spark NLP는 아파치 스파크 기반으로 정확성과 확장 가능성, 빠른 속도를 자랑합니다.

그러나 애플리케이션을 만들기 전에 유념해야 할 부분은 우리가 다룰 데이터(텍스트, 이미지, 영상, 음성)가 컴퓨터를 염두에 두고 만들어지지 않았다는 점입니다. 이 책에서는 이런 데이터를 잘 분석하고 처리하기 위해서 언어학, 데이터 과학, 소프트웨어 공학 측면에서 이를 살펴봐야 한다는 새로운 관점을 제시합니다. 애플리케이션을 구현하기 전, 언어학자가 되어 추출하려는 데이터의 내용에 초점을 맞춰 살펴보고, 데이터 과학자가 되어 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 방법을 고민하고, 소프트웨어 개발자가 되어 애플리케이션이 수행해야 할 작업에 초점을 맞춰 접근하는 방법을 알아봅니다.

세 가지 관점으로 구현하려는 애플리케이션과 데이터를 바라보면 NLP 애플리케이션을 효율적으로 개발할 수 있고, 사용자에게 더 유용한 애플리케이션을 제공할 수 있습니다. 이 책에서 Spark NLP 사용법과 NLP 애플리케이션을 현명하게 구현하는 방법을 배워 자연어 처리 전문가가 되어봅시다.
주요 내용
● 자연어 처리와 Spark NLP, 딥러닝 기초를 설명합니다.
● 토큰화, 문장 분할, 개체명 인식 방법을 살펴보고 각각의 작동 방식을 이해합니다.
● 자신만의 NLP 애플리케이션 구축에 필요한 설계, 개발, 실험 과정을 차례대로 살펴봅니다.
● NLP 애플리케이션 제작과 배포 시 고려해야 할 중요한 항목을 알아봅니다.

딥러닝 기초부터 전이 학습을 적용한 언어 모델까지 실제 산업용 AI 애플리케이션을 구축하는 과정을 완벽하게 풀어냈습니다

[PART I 기초]

CHAPTER 1 시작하기
1.1 Spark NLP와 자연어 처리
1.2 기타 도구
1.3 환경 설정
1.4 아파치 스파크에 익숙해지기
1.5 Spark NLP를 사용한 Hello World

CHAPTER 2 자연어 처리 기초
2.1 자연어 처리 정의
2.2 언어학
2.3 사회언어학
2.4 화용론
2.5 문자
2.6 인코딩
2.7 연습 문제: 토큰화
2.8 참고 자료

CHAPTER 3 아파치 스파크의 NLP 라이브러리
3.1 병렬처리, 동시성과 분산 컴퓨팅
3.2 아파치 스파크의 아키텍처
3.3 스파크 SQL과 Spark MLlib
3.4 NLP 라이브러리
3.5 Spark NLP
3.6 연습 문제: 토픽 모델 구축
3.7 참고 자료

CHAPTER 4 딥러닝 기초
4.1 경사 하강법
4.2 역전파
4.3 합성곱 신경망
4.4 순환 신경망
4.5 연습 문제 1
4.6 연습 문제 2
4.7 참고 자료

[PART II 빌딩 블록]

CHAPTER 5 단어 처리
5.1 토큰화
5.2 어휘 감소
5.3 단어 가방
5.4 CountVectorizer
5.5 n-gram
5.6 시각화: 단어 및 문서 분산
5.7 연습 문제
5.8 참고 자료

CHAPTER 6 정보 검색
6.1 역 인덱스
6.2 벡터 공간 모델
6.3 연습 문제
6.4 참고 자료

CHAPTER 7 분류와 회귀
7.1 BoW 기능
7.2 정규식 특성
7.3 특성 선택
7.4 모델링
7.5 반복
7.6 연습 문제

CHAPTER 8 케라스를 사용한 시퀀스 모델링
8.1 문장 분할
8.2 섹션 분할
8.3 품사 태깅
8.4 조건부 무작위장
8.5 청킹 및 구문 분석
8.6 언어 모델
8.7 순환 신경망
8.8 연습 문제: 문자 n-gram
8.9 연습 문제: 단어 언어 모델
8.10 참고 자료

CHAPTER 9 정보 추출
9.1 개체명 인식
9.2 상호 참조 해결
9.3 어서션 상태 감지
9.4 관계 추출
9.5 마치며
9.6 연습 문제

CHAPTER 10 주제 모델링
10.1 k-평균
10.2 잠재 의미 분석
10.3 음수 미포함 행렬 분해
10.4 잠재 디리클레 할당
10.5 연습 문제

CHAPTER 11 단어 임베딩
11.1 Word2Vec
11.2 글로브
11.3 패스트텍스트
11.4 변환자
11.5 ELMo, BERT와 XLNet
11.6 doc2vec
11.7 연습 문제

[PART III 애플리케이션]

CHAPTER 12 감성 분석과 감지
12.1 문제 진술과 제약
12.2 프로젝트 계획
12.3 솔루션 설계
12.4 솔루션 구현
12.5 솔루션 테스트와 측정
12.6 검토
12.7 마치며

CHAPTER 13 지식 베이스 구축
13.1 문제 진술과 제약
13.2 프로젝트 계획
13.3 솔루션 설계
13.4 솔루션 구현
13.5 솔루션 테스트와 측정
13.6 검토
13.7 마치며

CHAPTER 14 검색엔진
14.1 문제 진술과 제약 조건
14.2 프로젝트 계획
14.3 솔루션 설계
14.4 솔루션 구현
14.5 솔루션 테스트 및 측정
14.6 검토
14.7 마치며

CHAPTER 15 챗봇
15.1 문제 진술 및 제약
15.2 프로젝트 계획
15.3 솔루션 설계
15.4 솔루션 구현
15.5 솔루션 테스트 및 측정
15.6 검토
15.7 마치며

CHAPTER 16 객체 문자 인식
16.1 OCR 작업의 종류
16.2 문제 진술 및 제약
16.3 프로젝트 계획
16.4 솔루션 구현
16.5 솔루션 테스트 및 측정
16.6 모델 중심 지표
16.7 검토
16.8 마치며

[PART IV NLP 시스템 구축]

CHAPTER 17 다국어 지원
17.1 언어 유형
17.2 시나리오: 학술 논문 분류
17.3 다양한 언어의 텍스트 처리
17.4 전이 학습과 다국어 딥러닝
17.5 언어 간 검색
17.6 체크리스트
17.7 마치며

CHAPTER 18 수동 레이블링
18.1 가이드라인
18.2 시나리오: 학술 논문 분류
18.3 레이블러 간 동의
18.4 반복 레이블링
18.5 텍스트 레이블링
18.6 체크리스트
18.7 마치며

CHAPTER 19 NLP 애플리케이션 제작
19.1 Spark NLP 모델 캐시
19.2 Spark NLP와 텐서플로 통합
19.3 체크리스트
19.4 마치며