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자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결, 〈한국어 임베딩〉
임베딩(embedding)은 자연어를 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 일련의 과정 전체를 가리키는 용어다. 단어나 문장 각각을 벡터로 변환해 벡터 공간에 끼워 넣는다(embed)는 취지에서 임베딩이라는 이름이 붙었다. 컴퓨터가 자연어를 처리할 수 있게 하려면 자연어를 계산 가능한 형식인 임베딩으로 바꿔줘야 한다.
임베딩은 컴퓨터가 자연어를 이해하도록 하는 첫 관문으로 매우 중요한 기능을 한다. 자연어 처리 모델의 성능은 임베딩이 좌우한다고 해도 과언이 아니다. 이 책에서는 다양한 임베딩 기법을 일별하고 한국어 데이터 전처리, 임베딩 구축에 이르는 전 과정을 튜토리얼 방식으로 소개한다. Word2Vec 등 단어 수준 기법부터 ELMo, BERT 등 문장 수준 임베딩까지 다룬다.
임베딩(embedding)은 자연어를 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 일련의 과정 전체를 가리키는 용어다. 단어나 문장 각각을 벡터로 변환해 벡터 공간에 끼워 넣는다(embed)는 취지에서 임베딩이라는 이름이 붙었다. 컴퓨터가 자연어를 처리할 수 있게 하려면 자연어를 계산 가능한 형식인 임베딩으로 바꿔줘야 한다.
임베딩은 컴퓨터가 자연어를 이해하도록 하는 첫 관문으로 매우 중요한 기능을 한다. 자연어 처리 모델의 성능은 임베딩이 좌우한다고 해도 과언이 아니다. 이 책에서는 다양한 임베딩 기법을 일별하고 한국어 데이터 전처리, 임베딩 구축에 이르는 전 과정을 튜토리얼 방식으로 소개한다. Word2Vec 등 단어 수준 기법부터 ELMo, BERT 등 문장 수준 임베딩까지 다룬다.
저자: 이기창
1장. 서론
1.1 임베딩이란
1.2 임베딩의 역할
1.2.1 단어/문장 간 관련도 계산
1.2.2 의미/문법 정보 함축
1.2.3 전이 학습
1.3 임베딩 기법의 역사와 종류
1.3.1 통계 기반에서 뉴럴 네트워크 기반으로
1.3.2 단어 수준에서 문장 수준으로
1.3.3 룰 → 엔드투엔드 → 프리트레인/파인 튜닝
1.3.4 임베딩의 종류와 성능
1.4 개발 환경
1.4.1 환경 소개
1.4.2 AWS 구성
1.4.3 코드 실행
1.4.4 버그 리포트 및 Q
1.1 임베딩이란
1.2 임베딩의 역할
1.2.1 단어/문장 간 관련도 계산
1.2.2 의미/문법 정보 함축
1.2.3 전이 학습
1.3 임베딩 기법의 역사와 종류
1.3.1 통계 기반에서 뉴럴 네트워크 기반으로
1.3.2 단어 수준에서 문장 수준으로
1.3.3 룰 → 엔드투엔드 → 프리트레인/파인 튜닝
1.3.4 임베딩의 종류와 성능
1.4 개발 환경
1.4.1 환경 소개
1.4.2 AWS 구성
1.4.3 코드 실행
1.4.4 버그 리포트 및 Q
