파이토치로 배우는 자연어 처리 (딥러닝을 이용한 자연어 처리 애플리케이션 구축)

델립라오,브라이언맥머핸

저자:델립라오(DelipRao)
프란시스코에기반을두고머신러닝과자연어처리연구에특화된컨설팅을제공하는회사인주스트웨어Joostware의창립자이다.또한뉴스미디어의팩트체크문제를해결하고자해커와AI연구자들이함께만든페이크뉴스챌린지FakeNewsChallenge의공동창립자다.델립은이전에트위터와아마존(알렉사Alexa)에서NLP연구와제품개발을했다.

저자:브라이언맥머핸(BrianMcMahan)
웰스파고WellsFargo의연구과학자로주로자연어처리를연구한다.이전에는주스트웨어에서자연어처리를연구했다.

역자:박해선
MLGDEMachineLearningGoogleDeveloperExpert.기계공학을전공했지만졸업후엔줄곧코드를읽고쓰는일을했다.텐서플로우블로그(tensorflow.blog)를운영하고있고,머신러닝과딥러닝책을집필하고번역하면서소프트웨어와과학의경계를흥미롭게탐험하고있다.

『혼자공부하는머신러닝+딥러닝』(한빛미디어,2020),『Doit!딥러닝입문』(이지스퍼블리싱,2019)을집필했다.

『머신러닝교과서3판』(길벗,2021),『딥러닝일러스트레이티드』(시그마프레스,2021),『GAN
인액션』(한빛미디어,2020),『핸즈온머신러닝2판』(한빛미디어,2020),『미술관에GAN딥러닝
실전프로젝트』(한빛미디어,2019),『파이썬을활용한머신러닝쿡북』(한빛미디어,2019),『머신
러닝교과서』(길벗,2019),『(개정판)파이썬라이브러리를활용한머신러닝』(한빛미디어,2019),
『케라스창시자에게배우는딥러닝』(길벗,2018),『핸즈온머신러닝』(한빛미디어,2018),『파이썬라이브러리를활용한머신러닝』(한빛미디어,2017),『텐서플로첫걸음』(한빛미디어,2016)을우리말로옮겼다.

1장_소개
1.1지도학습
1.2샘플과타깃의인코딩
1.3계산그래프
1.4파이토치기초
1.5연습문제
1.6요약
1.7참고문헌

2장_NLP기술빠르게훑어보기
2.1말뭉치,토큰,타입
2.2유니그램,바이그램,트라이그램,…,n-그램
2.3표제어와어간
2.4문장과문서분류하기
2.5단어분류하기:품사태깅
2.6청크나누기와개체명인식
2.7문장구조
2.8단어의미와의미론
2.9요약
2.10참고문헌

3장_신경망의기본구성요소
3.1퍼셉트론:가장간단한신경망
3.2활성화함수
3.3손실함수
3.4지도학습훈련알아보기
3.5부가적인훈련개념
3.6예제:레스토랑리뷰감성분류하기
3.7요약
3.8참고문헌

4장_자연어처리를위한피드포워드신경망
4.1다층퍼셉트론
4.2예제:MLP로성씨분류하기
4.3합성곱신경망
4.4예제:CNN으로성씨분류하기
4.5CNN에관한추가내용
4.6요약
4.7참고문헌

5장_단어와타입임베딩
5.1임베딩을배우는이유
5.2예제:CBOW임베딩학습하기
5.3예제:문서분류에사전훈련된임베딩을사용한전이학습
5.4요약
5.5참고문헌

6장_자연어처리를위한시퀀스모델링-초급
6.1순환신경망소개
6.2예제:문자RNN으로성씨국적분류하기
6.3요약
6.4참고문헌

7장_자연어처리를위한시퀀스모델링-중급
7.1엘만RNN의문제점
7.2엘만RNN의문제해결책:게이팅
7.3예제:문자RNN으로성씨생성하기
7.4시퀀스모델훈련노하우
7.5참조문헌

8장_자연어처리를위한시퀀스모델링-고급
8.1시퀀스-투-시퀀스모델,인코더-디코더모델,조건부생성
8.2강력한시퀀스모델링:양방향순환모델
8.3강력한시퀀스모델링:어텐션
8.4시퀀스생성모델평가
8.5예제:신경망기계번역
8.6요약

9장_고전모델,최신모델,더배울것들
9.1지금까지배운내용
9.2전통적인NLP주제
9.3최신NLP모델
9.4NLP시스템을위한디자인패턴
9.5더배울것들
9.6참고문헌

주요내용
●계산그래프및지도학습이해하기
●신경망을구축하는기본적인방법
●자연어처리의기본개념학습하기
●자연어처리를위한피드-포워드신경망
●임베딩을사용해단어,문장,문서및기타기능나타내기
●자연어처리를위한시퀀스데이터모델링-초급,중급,고급
●시퀀스예측및시퀀스-투-시퀀스모델확장
●카카오브레인에서만든자연어처리라이브러리뽀로로(pororo)살펴보기(한국어판부록)