트랜스포머를 활용한 자연어 처리

 

트랜스포머를 활용한 자연어 처리 책을 읽고 있습니다.

 

이 책은 자연어 처리(NLP) 작업에서 트랜스포머 모델의 사용에 초점을 맞춘 Delip Rao와 Brian McMahan의 저서입니다. 이 책은 트랜스포머 모델을 사용하여 실제 NLP 문제를 해결하는 방법을 배우려는 관련 실무자, 연구원 및 학생을 대상으로 하는 중급서로 개념적인 설명보다는 코드 위주로 소개하고 있는 책입니다.

 

트랜스포머를 활용한 자연어 처리 목차

• CHAPTER 1 트랜스포머 소개
• CHAPTER 2 텍스트 분류
• CHAPTER 3 트랜스포머 파헤치기
• CHAPTER 4 다중 언어 개체명 인식
• CHAPTER 5 텍스트 생성
• CHAPTER 6 요약
• CHAPTER 7 질문 답변
• CHAPTER 8 효율적인 트랜스포머 구축
• CHAPTER 9 레이블 부족 문제 다루기
• CHAPTER 10 대규모 데이터셋 수집하기
• CHAPTER 11 향후 방향

 

총 11개의 챕터로 되어 있으며, 트랜스포머 모델을 이용하여 가능한 기능들을 소개하고 그 기능을 구현하는 소스 코드를 소개하는 형식으로 되어 있습니다. 아직 3장까지 뿐이 못 읽었습니다. 그래도 지금까지 읽어 본 느낌에 역시나 이 책은 기본적으로 딥러닝 알고리즘을 어느 정도 알고 있고 관련 기능을 개발하고 있는 연구자나 개발자를 위한 책임이 틀림없습니다.

 

사전학습모델과 트랜스포머 모델을 손쉽게 사용할 수 있는 허깅페이스를 소개하고 허깅페이스를 이용해서 NLP 처리를 할 수 있는 트랜스포머 모델을 직접 구현해볼 수 있는 소스를 알려주고 설명해줍니다.

 

자연어처리 분야 기능 개발을 준비하고 있는 저에게 딱 필요한 책 임에 틀림없으니 끝까지 다 읽어보고 다시 한 번 자세한 리뷰를 올릴 예정입니다.

 

이상 트랜스포머를 활용한 자연어 처리 책의 후기를 마칩니다.

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."