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자연어를 처리하는 오픈소스 딥 러닝 프레임워크는 크게 페북에 파이토치, 구글에 텐서플로우, 아마존에 맥스넷인 이렇게 3가지가 있다. 머신러닝(ML) 및 딥러닝 연구ㆍ개발자들이 가장 선호하는 프레임워크는 파이토치(Pytorch)라고 한다. 이 책은 자연어 처리를 이 파이토치를 사용하여 소개하고 있다.

총 9개의 장으로 이루어져 있으며, 1장과 2장에서는 NLP와 딥러닝을 처음 접하는 독자에게 도움이 되고 나머지 장의 내용을 따라가는 데 꼭 필요한 기초적인 내용을 담고 있다. 파이토치 설치하는 방법을 간단히 설명하고, 텐서를 어떻게 만드는지 문법을 다루고 있다.

3장에서는 신경망의 기본 구성 요소인 활성화 함수, 손실 함수, 옵티마이저, 지도 학습 훈련 방법 등을 소개한다. 함수를 소개할 때, 수식을 이용하는데, 수식에 대한 세부 설명은 없지만, 그 기능이 무슨 기능인지, 파이썬으로 그 기능을 간단하게 구현하고, 출력물을 그림으로 보여주고 있어서 이해하기가 수월하다.

4장에서는 피드 포워드 신경망이라는 신경망 모델로 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 모델이다. 피드 포워드 신경망 중 MLP, CNN이라는 신경망에 대해서 다루고, 이 신경망을 파이썬으로 간단하게 예제로 구현하면서 설명해주고 있다.

5장에서는 NLP 작업을 구현할 때, 필요로하는 가장 대표적인 이산적인 타입인 단어를 다룬다. 이 이산 타입과 벡터 공간의 포인트 사이에 매핑을 학습하는 임베딩에 대해 다룬다.

6장, 7장, 8장은 자연어 처리를 위한 시퀀스 모델링에 대해 심도있게 다룹니다. 가장 기본적인 신경망 시퀀스 모델인 순환 신경망(RNN)와 시퀀스-투-시퀀스 모델링에 대해 다룬다. 동작에 대한 그림이 많이 있어 이해하기가 좋다.

마지막으로 9장은 고전 모델, 최신 모델 및 NLP의 새로운 주제를 배우는 방법을 언급한다. 그리고 NLP와 파이토치는 한권으로 다룰 수 없을 정도로 양이 방대하기 때문에, NLP와 파이토치를 추가로 어디에서 봐야하는지를 남기면서 끝낸다. 부록으로 광학 문자 인식, 이미지 캡셔닝, 기계 번역, 텍스트 요약, 감성 분석, 자연어 추론, 제로팟 토픽 분류에 대하여, 입력과 출력을 예제로써 보여준다.

293 페이지로 두껍지는 않지만, 쉽고 빠르게 익히는 자연어 처리 입문 가이드북으로는 좋고, 쉽고 빠르게 익힐 수 있을 것이다.

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