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한국어 임베딩 - 자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결 Word2Vec에서 ELMo, BERT까지 ㅣ 에이콘 데이터 과학 시리즈
이기창 (지은이), NAVER Chatbot Model (감수) | 에이콘출판 | 2019년 9월
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빅데이터의 시대라고 한다. 어디를 가도 데이터는 넘쳐흐를 것만 같다. 하지만 막상 내가 관심 있는 영역이 생겨 데이터를 얻으려고 하면 좀처럼 찾기 힘들다. 영역을 좁히고 보면 빅데이터란 것은 존재하지 않는다. 공부 자료 역시 마찬가지다. 세상에 공부거리가 차고 넘쳐서 더 이상 공부 환경을 가지고 투덜거리면 안 된다고는 하지만, 막상 세부 영역으로 가면 관련 자료가 희박하다. 그 자료가 한국어로 쓰여진 것이거나 한국어에 대한 것이라면 더더욱. 그런데 이 책은 그 두 가지 목마름을 다 채운다. 한국어에 대한 한국어로 쓰인 책. 한국어 NLP에 대해 목말라 했던 사람들에게 단비 같은 존재가 아닐 수 없다. 게다가 기초적인 개념 해석부터 아주 최근의 연구 결과까지도 담고 있어 기본기를 갖춘 사람뿐만 아니라 경험이 어느 정도 있는 사람도 얻어 갈 것이 있는 책이다. 각종 알고리즘에 대한 해석뿐만 아니라 실무에 적용할 수 있게 코드 스니펫도 담고 있어 공부하는 학생도, 실무에 투입된 회사원도 얻어 갈 내용이 많으리라 장담한다. 이렇게 탄탄한 책을 써 준 지은이에게 무척 고맙다. 혹자는 이 책의 제목만 보고 '한국어'와 '임베딩'의 교집합만 다룰 거라고 여길 수 있다. 하지만 고맙게도 '한국어'와 '임베딩'의 합집합을 다룬다. 따라서 둘 중 한쪽에만 관심 있는 사람에게도 유용하다. 한국어 분석에 관심은 있는데, 어디서부터 시작해야 할지 몰랐다면 이 책을 추천한다. NLP 관련 최신 논문을 여러 권 접했지만 좀 더 개념을 분명하게 잡고 싶은 사람에게도 이 책을 추천한다.