한빛미디어

책의 각 파트에 대한 설명과 생각

1장

인코딩과 TF-IDF와 같은 개념들, 파이토치의 기본 내용들에 대해 다루기 때문에 익숙하지 않은 사람들은 이 용어들을 잘 짚고 넘어가기를 추천한다.

2장

NLP의 기술들을 빠르게 한 번 훑어보는 단계. n-gram이나, 품사 관련 개념들은 중요한 개념이기 때문에 자세히 보는 것이 필요하다.

3 ~ 4장

NLP 모델을 만들기 앞서 간단한 신경망 모델부터 피드 포워드 신경망을 만들어보는 단계

딥러닝, 파이토치 입문자까지 고려해서 만들어진 파트로 보인다. 신경망이 이미 익숙한 사람이라면, 피드 포워드 신경망에 대해서만 익히고 이 파트를 넘기는 것을 추천한다.

5장

임베딩

앞서 익힌 내용들을 종합해서 CBOW 임베딩을 학습하고 분류기까지 만들어 볼 수 있다. 이 챕터부터 그럴싸한 NLP 모델을 만들어보면서 학습할 수 있어서, 본격적인 NLP 모델을 만들어보는 느낌을 맛볼 수 있다.

6 ~ 8장

NLP에서 사용하는 시퀀스 모델들

RNN, Seq2Seq, Encoder-Decoder 등 다양한 형태의 모델들에 대해 익힌다. 수학적 공식이나 이런 것들을 최대한 배제하면서 쉽게 글이 쓰여져 있지만, 조금 어렵게 느껴질 수도 있을 것 같다. 다행히 그림이나, 코드에 상세한 주석이 있어서 어려움을 좀 덜어내주고 있다고 생각한다.

9장

NLP 동향

9장의 내용들은 어떤 개념이나 이런 것보다는 현재 NLP가 어떻게 쓰이고 있는지에 대해 다루는 챕터다. 이 책을 통해 일정 수준 학습한 사람들이 앞으로 관심을 가져야 할 부분들에 대해 다루고 있다.

총평

책의 전문에서도 이야기했듯, 많은 독자에게 다가가기 위해 작성했다 보니, 후자에 해당하는 사람에게는 책의 1/3에 해당하는 내용이 이미 익숙한 내용이다 보니, 아쉬운 부분도 있었다. 그 부분을 제외하고 NLP에 입문하는 관점에서는 필요한 내용들을 쉽게 설명해주고 적절한 예시가 있어서 쉽게 쉽게 읽을 수 있었다. 또, 책의 마지막에 연습 문제가 경험 위주로 설계되어 있어서, 개념을 이해하는 단계를 넘어서 경험해볼 수 있는 점이 좋았다

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