이 책은 중국어와 일본어 연구자를 위한 Python 입문서이다. 언어 연구에서 컴퓨터의 중요성이 점점 더 커지고 있다. 대규모 말뭉치 구축과 인터넷의 발전으로, 과거에는 직관적 판단에 의존했던 연구들이 이제는 데이터를 기반으로 통계적 분석을 통해 이루어지고 있다. 많은 연구자들이 반복적인 작업을 줄이기 위해 컴퓨터를 활용하고 있지만, 일반적인 소프트웨어만으로는 연구 목적에 맞춘 자동화 작업을 수행하는 데 한계가 있다. 따라서 연구자가 직접 프로그래밍을 익히고, 필요한 기능을 구현할 수 있는 능력이 중요해졌다. 현재 시중에는 다양한 프로그래밍 입문서가 있지만, 주로 이공계 전공자를 대상으로 하며, 네트워크 구축이나 특정 목적에 초점을 맞춘 경우가 대부분이다. 이 때문에 언어 연구자에게 적합한 프로그래밍 안내서를 찾는 것이 쉽지 않다. 이 책의 목표는 중국어와 일본어 연구자들을 위한 데이터 처리 방법을 소개하는 것이다. 컴퓨터가 익숙하지 않은 인문학 연구자도 쉽게 따라 할 수 있도록 실습 위주로 구성되었으며, 기초적인 개념부터 점진적으로 복잡한 프로그램 작성까지 설명하고 있다. 또한, 다양한 텍스트 처리 사례를 제시하고 각 기능의 작동 원리를 설명하여, 단순한 기능 암기가 아니라 컴퓨터를 활용한 연구 사고방식을 익힐 수 있도록 구성되었다. 실제 실습을 병행하면 학습 효과가 더욱 높아질 것이다. 빅데이터 시대에는 언어 연구자들도 방대한 텍스트 데이터를 효과적으로 분석하고 활용할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 프로그래밍 교재는 대부분 영어 중심의 데이터 분석에 치중되어 있어서, 중국어나 일본어 등 한자 기반 언어를 연구하는 데 활용하기에는 한계가 있다. 이 책은 중국어와 일본어 연구에서 자주 발생하는 문제를 Python을 활용해 해결하는 방법을 설명하였다. 텍스트 데이터 전처리, 정규 표현식 활용, 품사 태깅, KWIC 검색 등 다양한 실전 기법을 다루며, 영어 데이터도 함께 소개하여 다국어 연구 환경에서도 활용할 수 있도록 구성되었다. 각 장에서는 실제 연구 사례를 바탕으로 전체 코드를 제시하고 이에 대한 자세한 설명을 덧붙였으며, 연습 문제를 통해 직접 실습할 수 있도록 구성하였다. Python을 처음 접하는 연구자도 쉽게 따라 할 수 있으며, 말뭉치 언어학, 계량 언어학, 계량 문체학 등의 분야에서 유용한 참고서이자 실용적인 교재로 활용할 수 있을 것이다. 독자들이 이 책을 통해 프로그램을 작성하고 데이터를 분석하는 경험을 쌓아, 자신의 연구에 직접 활용할 수 있기를 바란다.

저자 : 리원핑 (李文平) 상해재경대학교 외국어학원 특임연구원. 계량언어학, 일본어 교육, 코퍼스 언어학을 연구하며, 최근에는 인공지능과 빅데이터를 활용한 언어 연구 방법론을 탐구하고 있다. 특히, 자연어처리(NLP) 및 데이터 기반 언어 연구의 실증적 적용 가능성을 모색하는 데 주력하고 있다. 국제 학술지 International Review of Applied Linguistics in Language Teaching (IRAL), Journal of Quantitative Linguistics (JQL)를 비롯하여, 일본의 「言語?究」, 「計量?語?」, 「日本語?育」 등 다수의 학술지에 논문을 게재하였다. 또한, 자연어처리 및 데이터 과학과 연계된 연구를 활발히 수행하고 있으며, 일본어 문법 분석을 위한 자동 분석 도구“Espero”를 개발하여 소프트웨어 저작권을 획득하였다. 아울러, International Journal of Applied Linguistics, Lingua, Frontiers in Psychology 등 주요 학술지의 익명 심사자로 활동하며, 인공지능과 빅데이터를 활용한 언어 연구 방법론을 정리한 학술서 집필 및 연구 확산에 힘쓰고 있다. 역자 : 임현열 (林玄烈) 경성대학교 교수. 역자는 동일 형태소의 자유 변이 현상을 인지음운론적 관점에서 연구하여 박사 학위를 취득하였다. 이를 통해 한국어 음운론에서 비표준 발음의 다양한 양상이 인지적 특성을 반영하여 발생하고 확산된다는 사실을 밝혔다. 또한, 한국어 교육에 대한 깊은 관심을 가지고 한국어 발음 교육과 관련된 연구를 지속적으로 진행하였다. 최근에는 컴퓨터를 활용한 언어 연구에 큰 관심을 가지며, Python 코딩을 통해 더욱 많고 다양한 실험을 수행하고 있다. 특히, 대용량 데이터 분석을 기반으로 언어 현상을 탐구하는 데 주력하고 있으며, TTS(Text-to-Speech) 발음 연구에도 꾸준히 관심을 기울여 왔다. 최근에는 parcelmouth라는 Python 라이브러리를 활용하여 해당 분야에서 새로운 연구를 이어가고 있다.

저자 서문 역자 서문 제1편 준비 작업과 텍스트 제1장 언어 연구와 프로그래밍 1.1 프로그래밍을 배우는 이유 1.2 프로그래밍의 어려움 1.3 이 책의 구성 1.4 이 장의 요약 연습 문제 제2장 텍스트 데이터 2.1 텍스트 파일의 장점 2.2 텍스트 파일의 사용 2.3 문자 인코딩과 줄 바꿈 문자 처리 2.4 이 장의 요약 연습 문제 제3장 정규 표현식 3.1 정규 표현식의 정의 3.2 텍스트 검색 3.3 텍스트 대체 3.4 이 장의 요약 연습 문제 제2편 Python의 기초 지식 91 제4장 Python 입문 4.1 Python을 선택하는 이유 4.2 Python 설치 4.3 Python 실행 4.4 Python 계산 4.5 문자열 4.6 이 장의 요약 연습 문제 제5장 Python으로 파일 읽기 5.1 Python 프로그램 저장 및 실행 5.2 주석 추가 5.3 실행 결과 저장 5.4 프로그램 분석 5.5 이 장의 요약 연습 문제 제6장 Python의 검색 6.1 if 문 6.2 문자열 조건문 6.3 not, and, or 6.4 else와 elif 6.5 if 문 예제 6.6 이 장의 요약 연습 문제 제7장 for 루프 7.1 루프의 기초 지식 7.2 루프 제어 문장 7.3 루프 응용 7.4 이 장의 요약 연습 문제 제8장 단어 목록: 리스트 8.1 리스트 8.2 리스트와 루프 8.3 파일 정렬 8.4 단어 목록 8.5 표 형식 데이터 처리 8.6 이 장의 요약 연습 문제 제9장 단어 빈도표: 딕셔너리 9.1 딕셔너리의 기초 지식 9.2 단어 빈도표 9.3 빈도표 정렬 9.4 딕셔너리의 활용 9.5 이 장의 요약 연습 문제 제10장 파일 조작 10.1 파일의 입력과 출력 10.2 일괄 처리 10.3 이 장의 요약 연습 문제 제11장 Python에서의 정규 표현식 11.1 정규 표현식 검색 11.2 치환 11.3 이 장의 요약 연습 문제 제3편 Python 응용: 중국어 텍스트를 중심으로 제12장 중국어 품사 태깅의 기초와 주요 도구 12.1 중국어 품사 태깅 12.2 중국어 품사 태깅 도구 12.3 이 장의 요약 연습 문제 제13장 일본어 형태소 분석 도구 13.1 형태소 분석 13.2 형태소 분석 도구 소개 13.3 형태소 분석 도구 사용 방법 13.4 형태소 분석 시 주의사항 13.5 이 장의 요약 연습 문제 제14장 Python으로 중국어 텍스트 처리 14.1 텍스트의 읽기와 쓰기 14.2 중국어 단어 빈도표 14.3 동사 빈도표 14.4 이 장의 요약 연습 문제 제15장 KWIC 검색 15.1 KWIC 15.2 KWIC 검색 프로그램 15.3 이 장의 요약 연습 문제 제16장 단어 조합 검색 16.1 단어 조합 검색 프로그램 16.2 프로그램 개선 16.3 프로그램의 확장 16.4 이 장의 요약 연습 문제