0장_ 윈도우 개발 환경 구축
__0.1_ 아나콘다 설치
__0.2_ 파이토치 설치
__0.3_ 깃 설치
한빛미디어㈜ 신간안내 / 6
1장_ 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
__1.1_ 자연어 처리란 무엇일까?
__1.2_ 딥러닝 소개
__1.3_ 왜 자연어 처리는 어려울까?
__1.4_ 무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?
__1.5_ 자연어 처리의 최근 추세
2장_ 기초 수학
__2.1_ 확률 변수와 확률 분포
__2.2_ 쉬어가기: 몬티 홀 문제
__2.3_ 기댓값과 샘플링
__2.4_ MLE
__2.5_ 정보 이론
__2.6_ 쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수
__2.7_ 마치며
3장_ Hello 파이토치
__3.1_ 딥러닝을 시작하기 전에
__3.2_ 설치 방법
__3.3_ 짧은 튜토리얼
4장_ 전처리
__4.1_ 전처리
__4.2_ 코퍼스 수집
__4.3_ 정제
__4.4_ 문장 단위 분절
__4.5_ 분절
__4.6_ 병렬 코퍼스 정렬
__4.7_ 서브워드 분절
__4.8_ 분절 복원
__4.9_ 토치텍스트
5장_ 유사성과 모호성
__5.1_ 단어의 의미
__5.2_ 원핫 인코딩
__5.3_ 시소러스를 활용한 단어 의미 파악
__5.4_ 특징
__5.5_ 특징 추출하기: TF-IDF
한빛미디어㈜ 신간안내 / 7
__5.6_ 특징 벡터 만들기
__5.7_ 벡터 유사도 구하기
__5.8_ 단어 중의성 해소
__5.9_ 선택 선호도
__5.10_ 마치며
6장_ 단어 임베딩
__6.1_ 들어가며
__6.2_ 차원 축소
__6.3_ 흔한 오해 1
__6.4_ word2vec
__6.5_ GloVe
__6.6_ word2vec 예제
__6.7_ 마치며
7장_ 시퀀스 모델링
__7.1_ 들어가며
__7.2_ 순환 신경망
__7.3_ LSTM
__7.4_ GRU
__7.5_ 그래디언트 클리핑
__7.6_ 마치며
8장
저자의 현장 경험과 인사이트를 녹여낸 본격적인 활용 가이드
이 책은 저자가 현장에서 실제로 시스템을 구축하며 얻은 경험과 그로부터 얻은 인사이트를 꾹꾹
눌러 담은 본격적인 자연어 처리 활용서입니다. 자연어 처리의 배경이 되는 수학적 이론부터
실무와 밀접한 파이토치 예제 코드, 그리고 실전에 꼭 필요한 직관적 개념까지 한데 모아
소개합니다.
이 책의 수학적 내용이나 수식이 어렵게 다가오거나 거부감이 드는 독자라면 일단 수식은 가볍게
읽고 넘어가며 큰 그림을 먼저 이해한다는 느낌으로 완독하시고 이후 다시 처음부터 정독하시길
추천합니다. 딥러닝과 머신러닝 기본기를 어느 정도 갖춘 독자라면 자연어 처리를 실무에
적용하는 데 필요한 지식을 이 한 권으로 체계적으로 익힐 수 있습니다. 기출간 도서에서 다루는
내용이나 인터넷에서 쉽게 접할 수 있는 내용, 머신러닝/딥러닝 입문 수준의 내용, 파이토치
사용법 등은 최소화했습니다. 대신 자연어 처리에 관한 내용을 최대한 많이, 깊이 있게 다루고자
했습니다.
이 책의 전반부에는 먼저 자연어에 대한 이해를 높이고, 단어 임베딩 벡터나 텍스트 분류와 같은
실무에 적용 가능한 내용을 통해 딥러닝을 활용한 자연어 처리 방법을 설명합니다. 후반부에는
언어 모델 및 번역이라는 과제에 대해 다루며, 자연어 생성 방법을 깊이 있게 이야기합니다.
자연어 생성의 근간 알고리즘인 시퀀스 투 시퀀스(seq2seq뿐만 아니라 어텐션(attention 기법을
자세히 설명하고, 실전 실무 수준에서 고민해야 하는 깊은 내용을 다룹니다. 나아가 자연어 생성
성능을 더욱 끌어올리기 위한 기법들을 강화학습부터 듀얼리티에 이르기까지 다양하게 활용하여
상세히 설명합니다.
주요 내용
● 딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요와 지금까지의 기술 연구 성과
● 자연어 처리 이해에 필요한 확률과 정보 이론 등의 수학적 개념
● 파이토치의 설치 방법과 간단한 튜토리얼 소개
● 정규 표현식을 활용한 노이즈 제거, 단어와 문장 분절
