자연어처리를 위한 딥러닝
Description
딥러닝은 자연어처리(NLP) 분야를 변혁시켰다. 인공신경망은 단어와 어구는 물론이고 패턴도 인식한다. 신경망 모형인 인공신경망을 사용하면 문맥에서 의미를 추론하고 인간의 감정을 처리할 수 있다. 강력한 딥러닝 기반 자연어처리 모형의 잠재적인 용도는 무궁무진하다.
이 책을 통해 파이썬 언어와 케라스 딥러닝 라이브러리를 사용하여 고급 자연어처리 애플리케이션을 만드는 방법을 배울 수 있다. 또한 BERT 및 XLNet, 다중작업 학습, 심층 메모리 기반 자연어처리 기술 등을 포함한 최신 도구와 기술을 사용하는 방법을 배울 수 있다. 흥미로운 예제들을 통해 실제 자연어처리 애플리케이션을 다양하게 체감할 수도 있으며 코드를 상세하게 설명하므로 이 책에 나오는 각 예제를 자신의 용도에 맞게 활용할 수도 있다.

이 책의 내용
● ‌순차적 자연어처리 기술을 사용해 질문에 응답하는 성능을 높이기
● 언어 다중작업 학습 기술을 동원해 성능을 높이기
● 언어 구조를 정확하게 해석하기
● 단어 임베딩 기법들을 익히기

이 책은 중급 수준의 파이썬 기술과 일반적인 수준의 자연어처리 지식이 있는 독자를 위한 책이다. 다만 딥러닝에 대한 경험이 없어도 이 책을 읽을 수 있다.
저자

StephanRaaijmakers

저자:StephanRaaijmakers
Leiden대학의커뮤니케이션AI교수이자네덜란드응용과학연구기구(TNO)의선임과학자입니다.

역자:박진수
정보기술(IT)과관련하여다양한개발,저술·번역,기술편집,기술교정,자문,발표,기고를해왔다.최근에는주로인공지능과관련한번역,자문,강의를한다.다수의저서와번역서는온라인서점에서역자의이름으로검색할수있다.

목차


제1부소개
제1장자연어처리를위한딥러닝
제2장딥러닝과언어:기초
제3장텍스트임베딩

제2부깊은NLP
제4장텍스트유사도
제5장순차적NLP
제6장자연어처리를위한일화기억

제3부고급주제
제7장어텐션
제8장다중작업학습
제9장트랜스포머
제10장트랜스포머의응용:BERT실습

출판사 서평

딥러닝은자연어처리(NLP)분야를변혁시켰다.인공신경망은단어와어구는물론이고패턴도인식한다.신경망모형인인공신경망을사용하면문맥에서의미를추론하고인간의감정을처리할수있다.강력한딥러닝기반자연어처리모형의잠재적인용도는무궁무진하다.
이책을통해파이썬언어와케라스딥러닝라이브러리를사용하여고급자연어처리애플리케이션을만드는방법을배울수있다.또한BERT및XLNet,다중작업학습,심층메모리기반자연어처리기술등을포함한최신도구와기술을사용하는방법을배울수있다.흥미로운예제들을통해실제자연어처리애플리케이션을다양하게체감할수도있으며코드를상세하게설명하므로이책에나오는각예제를자신의용도에맞게활용할수도있다.

이책의내용
*순차적자연어처리기술을사용해질문에응답하는성능을높이기
*언어다중작업학습기술을동원해성능을높이기
*언어구조를정확하게해석하기
*단어임베딩기법들을익히기

이책은중급수준의파이썬기술과일반적인수준의자연어처리지식이있는독자를위한책이다.다만딥러닝에대한경험이없어도이책을읽을수있다.