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텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 - 전창욱 외 지음
자연어 처리에 활용되는 개념적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 모델 구현에 집중한다. 실무에서 자연어 처리 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 감정분석부터 유사도 처리, 챗봇 그리고 버트와 GPT에서 할 수 있는 모든 하위 문제를 다룬다.
자연어 처리에 활용되는 개념적인 설명에서 끝나는 것이 아니라 모델 구현에 집중한다. 실무에서 자연어 처리 문제를 해결하는 데 도움이 되고자 감정분석부터 유사도 처리, 챗봇 그리고 버트와 GPT에서 할 수 있는 모든 하위 문제를 다룬다.
저자: 전창욱 외 지음
▣ 01장: 들어가며
배경
이 책의 목표와 활용법
실습 환경 구축
__아나콘다 설치
__가상 환경 구성
__실습 프로젝트 구성
__pip 설치
__주피터 노트북
정리
▣ 02장: 자연어 처리 개발 준비
텐서플로
__tf.keras.layers
__TensorFlow 2.0
사이킷런
__사이킷런을 이용한 데이터 분리
__사이킷런을 이용한 지도 학습
__사이킷런을 이용한 비지도 학습
__사이킷런을 이용한 특징 추출
__TfidfVecotorizer
자연어 토크나이징 도구
__영어 토크나이징 라이브러리
__한글 토크나이징 라이브러리
그 밖의 라이브러리(전처리)
__넘파이
__판다스
__Matplotlib
__맷플롯립 설치
__Matplotlib.pyplot
__re
캐글 사용법
정리
▣ 03장: 자연어 처리 개요
단어 표현
텍스트 분류
__텍스트 분류의 예시
텍스트 유사도
자연어 생성
기계 이해
데이터 이해하기
정리
▣ 04장: 텍스트 분류
영어 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 분석 및 전처리
__모델링 소개
__회귀 모델
__TF-IDF를 활용한 모델 구현
__랜덤 포레스트 분류 모델
__순환 신경망 분류 모델
__합성곱 신경망 분류 모델
__마무리
한글 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 전처리 및 분석
__모델링
__참고 자료
정리
▣ 05장: 텍스트 유사도
문제 소개
데이터 분석과 전처리
__XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델
모델링
__CNN 텍스트 유사도 분석 모델
__MaLSTM
정리
▣ 06장: 챗봇 만들기
데이터 소개
데이터 분석
시퀀스 투 시퀀스 모델
__모델 소개
트랜스포머 모델
__모델 구현
정리
▣ 07장: 사전 학습 모델
버트
버트를 활용한 미세 조정 학습
__버트를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__버트를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__버트를 활용한 한국어 개체명 인식 모델
__버트를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델
__버트를 활용한 한국어 기계 독해 모델
GPT
__GPT1
__GPT2
GPT2를 활용한 미세 조정 학습
__GPT2를 활용한 한국어 언어 생성 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__GPT2를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델
정리
▣ 08장: GPT3
GPT3 개요
퓨샷 러닝
퓨샷 러닝을 활용한 텍스트 분류
__퓨샷 러닝을 위한 네이버 영화 리뷰 모델 구성
__퓨샷 러닝을 위한 네이버 영화 리뷰 데이터 구성
__네이버 영화 리뷰 데이터를 활용한 퓨샷 러닝 및 평가
피-튜닝
__개요
__피-튜닝 방법론
__피-튜닝을 활용한 텍스트 분류 적용
배경
이 책의 목표와 활용법
실습 환경 구축
__아나콘다 설치
__가상 환경 구성
__실습 프로젝트 구성
__pip 설치
__주피터 노트북
정리
▣ 02장: 자연어 처리 개발 준비
텐서플로
__tf.keras.layers
__TensorFlow 2.0
사이킷런
__사이킷런을 이용한 데이터 분리
__사이킷런을 이용한 지도 학습
__사이킷런을 이용한 비지도 학습
__사이킷런을 이용한 특징 추출
__TfidfVecotorizer
자연어 토크나이징 도구
__영어 토크나이징 라이브러리
__한글 토크나이징 라이브러리
그 밖의 라이브러리(전처리)
__넘파이
__판다스
__Matplotlib
__맷플롯립 설치
__Matplotlib.pyplot
__re
캐글 사용법
정리
▣ 03장: 자연어 처리 개요
단어 표현
텍스트 분류
__텍스트 분류의 예시
텍스트 유사도
자연어 생성
기계 이해
데이터 이해하기
정리
▣ 04장: 텍스트 분류
영어 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 분석 및 전처리
__모델링 소개
__회귀 모델
__TF-IDF를 활용한 모델 구현
__랜덤 포레스트 분류 모델
__순환 신경망 분류 모델
__합성곱 신경망 분류 모델
__마무리
한글 텍스트 분류
__문제 소개
__데이터 전처리 및 분석
__모델링
__참고 자료
정리
▣ 05장: 텍스트 유사도
문제 소개
데이터 분석과 전처리
__XG 부스트 텍스트 유사도 분석 모델
모델링
__CNN 텍스트 유사도 분석 모델
__MaLSTM
정리
▣ 06장: 챗봇 만들기
데이터 소개
데이터 분석
시퀀스 투 시퀀스 모델
__모델 소개
트랜스포머 모델
__모델 구현
정리
▣ 07장: 사전 학습 모델
버트
버트를 활용한 미세 조정 학습
__버트를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__버트를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__버트를 활용한 한국어 개체명 인식 모델
__버트를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델
__버트를 활용한 한국어 기계 독해 모델
GPT
__GPT1
__GPT2
GPT2를 활용한 미세 조정 학습
__GPT2를 활용한 한국어 언어 생성 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 분류 모델
__GPT2를 활용한 한국어 자연어 추론 모델
__GPT2를 활용한 한국어 텍스트 유사도 모델
정리
▣ 08장: GPT3
GPT3 개요
퓨샷 러닝
퓨샷 러닝을 활용한 텍스트 분류
__퓨샷 러닝을 위한 네이버 영화 리뷰 모델 구성
__퓨샷 러닝을 위한 네이버 영화 리뷰 데이터 구성
__네이버 영화 리뷰 데이터를 활용한 퓨샷 러닝 및 평가
피-튜닝
__개요
__피-튜닝 방법론
__피-튜닝을 활용한 텍스트 분류 적용
