PART I 검색이 딥러닝을 만나다 1
CHAPTER 1 신경망을 이용한 검색 3
1.1 신경망과 딥러닝 5
1.2 머신러닝이란? 8
1.3 검색 시에 딥러닝으로 할 수 있는 일은? 10
1.4 딥러닝 학습을 위한 계획도 14
1.5 유용한 정보 꺼내기 16
1.5.1 텍스트, 토큰, 용어, 검색에 관한 기초 지식 18
1.5.2 연관도 우선 28
1.5.3 고전적인 검색 모델 29
1.5.4 정밀도와 재현율 30
1.6 미해결 문제들 31
1.7 검색 엔진 블랙박스 열기 32
1.8 구조의 손길을 펼치는 딥러닝 34
1.9 색인아, 뉴런을 만나 주지 않을래? 38
1.10 신경망 훈련 39
1.11 신경 검색의 약속들 42
CHAPTER 2 동의어 생성 44
2.1 동의어 확장 소개 45
2.1.1 왜 동의어인가? 47
2.1.2 어휘 기반 동의어 일치 49
2.2 맥락의 중요성 60
2.3 순방향 신경망 62
2.4 word2vec 사용 66
2.4.1 Deeplearning4j에 word2vec 끼워 쓰기 76
2.4.2 Word2vec 기반 동의어 확장 77
2.5 평가 및 비교 80
2.6 프로덕션 시스템에 대해 고려할 사항 81
2.6.1 동의어 대 반의어 83
PART 2 검색 엔진에 신경망들 던져 넣기 87
CHAPTER 3 일반 검색에서 텍스트 생성까지 89
3.1 정보 요구 대 쿼리: 틈새를 메우는 것 91
3.1.1 대안 쿼리 생성 91
3.1.2 데이터 준비 94
3.1.3 데이터 생성 준비 102
3.2 시퀀스 학습 103
3.3 재귀 신경망 104
3.3.1 RNN 내부 구조와 작동 방식 107
3.3.2 장기 의존성 111
3.3.3 장단기 기억망 112
3.4 비지도 학습 방식으로 텍스트를 생성하기 위한 LSTM 망 113
3.4.1 비지도 쿼리 확장 122
3.5 비지도 텍스트 생성에서 지도 텍스트 생성까지
