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자연어처리를 위한 딥러닝
자연어처리를 위한 딥러닝
  • 저자Stephan Raaijmakers
  • 출판사시그마프레스
  • 출판일2024-09-05
  • 등록일2024-11-25
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책소개

원서명 : Deep Learning for Natural Language Processing (Manning, 2022)







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.

저자소개

저자



Stephan Raaijmakers



Leiden 대학의 커뮤니케이션 AI 교수이자 네덜란드 응용 과학 연구 기구(TNO)의 선임 과학자입니다.



 



역자



박진수



정보기술(IT)과관련하여 다양한 개발, 저술·번역, 기술편집, 기술교정, 자문, 발표, 기고를 해 왔다. 최근에는 주로 인공지능과 관련한 번역, 자문, 강의를 한다. 다수의 저서와 번역서는 온라인 서점에서 역자의 이름으로 검색할 수 있다.

목차

제1부    소개



제1장    자연어처리를 위한 딥러닝



제2장    딥러닝과 언어 : 기초



제3장    텍스트 임베딩



 



제2부    깊은NLP



제4장    텍스트 유사도



제5장    순차적NLP



제6장    자연어처리를 위한 일화기억



 



제3부    고급 주제



제7장    어텐션



제8장    다중작업 학습



제9장    트랜스포머



제10장   트랜스포머의 응용 : BERT 실습

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