기계 학습과 인공 지능이 더 많은 탄력을 받음에 따라 자연어 처리(NLP)가 컴퓨터와 사람의 소통을 연결하는 데 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다. NLP가 더 많은 관심을 받는다는 것은 더 많은 온라인 리소스가 있다는 뜻이지만, 이 복잡하고 다층적 주제의 기본을 다지는 데에는 한 권의 좋은 책이 필요할 때가 있습니다. 이러한 책은 전반적인 데이터 해독 능력을 높여주고, 독자에게 NLP의 훌륭한 입문이 되는 기본 바탕 지식을 제공하며, 주요 이론과 실제 사례를 명확히 밝혀줍니다.
다음 여덟 권의 훌륭한 책을 통해 독자는 NLP가 개인, 기업, 사회에 창출하는 기회에 대한 지식을 넓히고 익숙해집니다. 분석 기술 수준에 상관없이 모두 읽을 수 있는 책입니다.
1. 'Speech and Language Processing'
저자: Daniel Jurafsky, James H. Martin 공저
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가장 널리 참조되고 추천되는 NLP 책 중 한 권으로, 스탠퍼드 대학교수 Dan Jurafsky와 콜로라도 대학교수 James Martin이 썼으며, 언어 처리라는 주제를 철저히 분석한 안내서입니다. 이 책은 NLP 또는 컴퓨터 언어학의 학부 과정이나 고급 대학원 과정용입니다. 그러나 이 책은 분석 기능을 키우고 강화하는 언어 처리 이론과 응용을 공부하는 사람 모두에게 필독서입니다.
이 책은 제2판이며, Jurafsky와 Martin은 현재 올 하반기에 완성하는 것을 목표로 제3판을 집필 중입니다. Jurafsky의 스탠퍼드 웹 페이지에서 초안을 확인하십시오.
2. 'Natural Language Understanding'
저자: James Allen
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이 책은 NLP에 관한 또 다른 입문서로, 고전으로 평가됩니다. 이 책은 1994년에 출판되었음에도 오늘날 진행되는 논의와 분석 작업과 밀접하게 연관되어 있고, NLP 연구원과 교육 전문가 세대로부터 큰 찬사를 받습니다. NLP 시스템 구축에 필요한 주요 기술과 개념을 소개하고 각 배경지식과 이론으로 들어가는데, 독자에게 부담을 주는 기술 전문 용어는 사용하지 않습니다.
3. 'Handbook of Natural Language Processing'
저자: Nitin Indurkhya, Fred J. Damerau 공저
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포괄적이며 현대적인 'Handbook of Natural Language Processing'은 컴퓨터 시스템에서 실용적인 NLP를 개발하고 구현하는 도구와 기술을 내용으로 합니다. 이 책은 3부로 구성되어 있습니다. 1부에서는 고전 기법(상징적 및 경험적 접근 방식 포함), 2부에서는 NLP의 통계적 접근 방식, 3부에서는 다양한 적용 사례(정보 시각화부터 온톨로지 구축, 생의학 텍스트 마이닝까지)를 설명합니다.
제2판에서는 다중 언어 영역을 포함하여 영어 외에 유럽 언어와 아시아 언어를 다루고, 통계적 접근 방식을 좀 더 강조하고 있습니다. 뿐만 아니라, 정서 분석 같은 현재 떠오르는 분야를 논하는 응용 섹션이 새로 추가되었습니다. NLP를 컴퓨터 시스템에 적용하는 방법을 처음 배우기에 좋은 책입니다.
4. 'The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing
저자: Alexander Clark, Chris Fox, Shalom Lappin 공저
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'Handbook of Natural Language Processing'과 비슷하게, NLP 및 컴퓨터 언어학의 개념과 방법론, 응용을 쉽게 접근하고 이해할 수 있는 방식으로 설명합니다. 이 책은 주요 이론 문제와 함께, NLP 발전을 위한 NLP 작업의 산물인 중심 엔지니어링 응용도 소개합니다. NLP 최고 연구자가 언급했듯이, 이 책은 이론과 응용을 밀접히 연관 지어 언어 연구의 관계를 보여줍니다. 이 책은 NLP 학생과 소프트웨어 회사 실험실에서 NLP 응용을 개발하는 엔지니어를 위한 훌륭한 리소스입니다.
5. 'The Oxford Handbook of Computational Linguistics'
저자: Ruslan Mitkov
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이 안내서는 컴퓨터 언어학의 주요 개념과 방법, 응용을 학부생과 비전문가도 이해할 수 있게 설명합니다. Amazon에 설명된 것처럼, 이 책은 언어학에서 가장 활발하고 생산적인 분야에 대한 최첨단 참고 도서입니다. 정보 과학, 인공 지능, 언어 엔지니어링, 인지 과학 같은 분야의 많은 언어학자와 연구원에게 흥미롭고 실용적인 책입니다. 이 책은 언어학 기본 원리로 시작한 다음, 좀 더 숙련된 컴퓨터 언어 연구원을 대상으로 한 자연어 처리의 당면 업무, 기술, 도구에 대한 개요로 이어집니다. 이 책은 비전문가 또는 박사 후 연구원 모두에게 도움이 됩니다.
6. 'Foundations of Statistical Natural Language Processing'
저자: Christopher Manning, Hinrich Schuetze 공저
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이 책은 스탠퍼드 교육진이 쓴 또 다른 책으로, Jurafsky의 동료, Christopher Manning이 집필했습니다. Jurafsky와 Manning은 스탠퍼드에서 인기 있는 NLP 입문 강좌를 가르쳤습니다. Manning의 공동 저자는 독일 Ludwig-Maximilians-Universität의 컴퓨터 언어학 교수입니다.
이 책은 NLP의 통계적 방법을 소개하고, 새로운 NLP 방법 이해와 NLP 도구 제작에 적절한 기초를 제공합니다. 또한 독자가 언어 처리 응용을 손쉽게 만들 수 있도록 통계적 방법 외에 수학 및 언어학 기초를 동시에 설명해 놓았습니다.
7. 'Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit'
저자: Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 공저
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이 책(번역서: 자연어 처리 쿡북 with 파이썬)은 NLP 분야에 대한 유용한 입문서로, 프로그래밍에 초점을 둡니다. NLP 초보자든 컴퓨터 언어학자든 또는 AI 개발자든 선반이나 책상에 놓고 참고할 실용서를 원한다면, 바로 이 책에 NLP를 실제로 적용할 수 있는 수백 개의 유용한 예제와 수준별 연습 문제가 들어 있습니다. 이 책은 개인 학습용으로, NLP 또는 컴퓨터 언어학을 공부할 때 강좌 교재로, 인공 지능, 텍스트 마이닝 또는 말뭉치 언어학 강좌를 보충하기 위한 용도로 사용할 수 있습니다.
Python 프로그래밍 언어에 관심이 있습니까? 이 책은 언어 같은 비정형 데이터를 구문 분석하는 Python 프로그램을 만드는 과정을 자세히 안내할 것입니다. Python과 자연어 툴킷을 다운로드할 것을 권장합니다. 자매 사이트에서 저자는 Python 3와 NLTK 3를 사용하도록 실제로 책을 업데이트했습니다.
8. 'Big Data Analytics Methods: Modern Analytics Techniques for the 21st Century: The Data Scientist's Manual to Data Mining, Deep Learning & Natural Language Processing'
저자: Peter Ghavami
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Peter의 이 책은 NLP 초보자에게는 벅찰 수 있지만, NLP에 익숙하고 빅 데이터가 오늘날의 세상과 어떻게 연결되는지 잘 아는 사람에게는 유용한 종합 설명서가 됩니다. 또한 데이터 과학자, 분석가, 비즈니스 관리자, 비즈니스 인텔리전스 실무자에게도 도움이 되는 참고서입니다. 100가지가 넘는 분석 기술과 기법을 포함하여, 경험 많은 분석 실무자가 가장 선호하는 책이 될 것으로 생각됩니다.
기계 학습부터 예측 모델링, 클러스터 분석에 이르는 모든 내용이 각 장에 망라되어 있습니다. 신경망, 딥 러닝, 인공 지능 같은 NLP 관련 분야 외에도 데이터 시각화, 예측, 회귀 분석 같은 데이터 과학 주제에 대해서도 논합니다. 이러한 주제는 포괄적으로 설명되지만, 용어와 수학적 기초는 세부적으로 다뤄집니다.
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