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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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지은이를 처음 만난 곳은 자연어 처리를 공부하는 자리였습니다. 저는 이기창 님의 블로그를 읽으면서 그의 팬이 됐습니다. 습득한 지식을 나누려는 마음뿐만 아니라 스스로의 발전을 위해 꾸준히 노력하는 모습에서 많은 것을 배울 수 있었습니다. 이 책 역시 임베딩의 개념과 사용법을 배울 수 있는 좋은 자료가 되리라 생각합니다. 최근의 자연어 처리의 발전은 정보를 표현하는 방식의 변화에 기인합니다. 벡터 공간에서 작동하는 머신 러닝 알고리즘을 잘 활용하기 위해서는 벡터 공간에서의 데이터의 표현법에 대해 깊게 알 필요가 있습니다. 이 책은 임베딩이라 부르는 자연어 처리 분야에서의 데이터 표현법에 대한 개념, 원리, 실습을 통한 학습의 경험이 잘 정리돼 있습니다. 그렇기 때문에 임베딩 기반 자연어 처리 방법에 입문하는 이들은 공부의 범위와 우선순위에 대한 방향타를 얻을 수 있으며, 자연어 처리 학습자들도 임베딩 지식을 정리할 기회를 얻을 것이라 생각합니다. 이 책은 각 알고리즘을 학습하고 활용할 수 있는 코드를 제공하고 있습니다. 머신 러닝의 공부 과정에는 반드시 실제 데이터의 적용 및 학습 결과의 탐색이 포함돼야 합니다. 또한 빠르게 현업에 알고리즘을 적용하기 위해서는 사용하기 쉬운 정리된 코드가 필요합니다. 이 책은 스크립트 형식으로 손쉽게 사용할 수 있는 코드와 세부 파이썬 코드들을 모두 제공하기 때문에 실습과 적용이 필요하신 분 들에게도 큰 도움이 될 것이라 생각합니다. 언제나 이기창 님을 응원하며, 그 결실 가운데 하나인 이 책이 임베딩과 자연어 처리를 공부하는 분들께 큰 도움이 되길 바랍니다.

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