한빛미디어

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 #챗봇 #딥러닝 #NLP #자연어 #Flask

한빛 출반사의 “처음 배우는 딥러닝 챗봇”를 소개합니다.

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“처음 배우는 딥러닝 챗봇”을 읽어보니 작년 프로젝트 요구사항 때문에, 다급했던 여기저기 찾아보고 연락을 했는데, 당시에 도서가 출간되었으면 큰 도움 받았을텐데...라는 생각을 하게 되더군요. 차기 제품 프로젝트에 들어가는 주요 기능 중에 음성인식과 챗봇 개발이 요구사항이 있었으나 이 방면에는 경험이 전무하기에 관련 기술을 급하게 찾아본 적이 있습니다. 두 기술 모두 유명 스타트업부터 이름만 들어도 알만한 회사에서 이미 솔루션으로 제품화 되어 있었죠. 사실 관련 기술의 기반 지식이 없는 회사에서 마케팅이나 기획팀 요구사항이 있다고 해서 뚝딱하고 기술 개발을 하기란 쉽지 않습니다. 그래서 당시에는 인터넷에서 뒤져본 글들이 정보를 얻는 대부분이었고 NLP와 챗봇을 동시에 다루는 깔끔한 도서가 없을까란 아쉬움이 이었습니다. 그래서 당시에 시기가 맞았다면 이 책을 읽었었다면 어느 정도 정리가 쉽게 되었을텐데...라는 생각을 가지게 되었습니다.

자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있는 도서

말 그대로 본 도서는 자연어 처리와 채봇 API를 모두 다루고 있는 도서로 가장 큰 장점을 가집니다. 왜냐하면 솔루션 자체를 구현하는 업무를 하지 않는 이상 제품 개발은 안정된 오픈 소스나 솔루션의 API를 기반으로 구현될텐데, 기존에 자연어 처리를 다루는 도서들의 경우 인공지능 자연어 처리 자체를 주요 다루고 있다보니 이를 학습하기에는 만만치 않은 노력과 시간을 요구하죠. 하지만 챗봇 기능이 제품 개발에서 요구되는 기능 중의 하나인 경우 개발 시간도 충분치 않을뿐더러 코어(core) 기술을 확보하기 보다는 응용 기술을 구현하는 것이 현실입니다. 따라서 저와 같이 제품 개발을 위한 챗봇 구현 관점에서 보면 "처음 배우는 딥러닝 챗봇"는 자연어 처리와 채봇 API를 동시에 다루고 있기 때문에 이 모두를 원하는 내용이 모두 포함된 유용한 도서입니다.

구체적으로 어떤 내용들을 다룰까요?

- 파이썬 기본 문법

- 자연어 처리 소개

- 챗봇 엔진 개발

- 외부 API 연동

도서에서 소개하는 자연어 처리 프레임워크가 파이썬 기반이기 때문에 타 도서와 마찬가지로 도서 초반에는 파이썬 기본 문법을 다룹니다. 허나 예상했겠지만 파이썬 문법에 대해서는 자세한 내용보다는 주요 내용을 빠르게 진행하기에 파이썬 주요 문법은 숙지된 상태에서 본 도서를 학습하는 것이 낫겠죠.

자연어 처리 소개

본격적인 내용은 3장부터 자연어 처리 소개로 시작됩니다 3장 토큰 나이징과 4장에서 워드 임베딩, 기본이 되는 원-핫 인코딩와 Word2Vec 이론을, 5장에서는 텍스트 유사도를 소개합니다.

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NLP라면 배워야 하는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)와 LSTM와 같은 딥러닝 모델은 6장에서 다룹니다. 허나 DRNN이나 GRU, Attention까지 이론을 깊게 들어가진 않습니다. 여기까지가 전체 11장 중에서 6장까지 차지하는 내용입니다.

NLP 최신 이론을 깊게 들어가지는 않습니다. 가령 RNN와 LSTM에 대해서 상세한 이론 설명이 분명 있으나 최신 이론은 다루지 않습니다. 이런 기술 방향이 자연어 처리를 다루고 있는 도서와 비교하여 본 도서의 아이덴티티 구분해줍니다. 서두에서 본인의 경험을 말씀드렸는데, 본 도서는 챗봇을 적용하고 싶은데 관련 이론에 대해서 빠르게 습득하기를 원하는 독자에게는 더할 나위 없이 좋은 도서입니다. 가령 저처럼 경험이 전혀 없는데 기획팀과 마케팅 요구사항으로 제품개발을 하려보니 관련 기술 내용을 빠르게 훑고 이해하고자 하는 독자에게 적합한 도서입니다. 그래서 내가 이 책 한권으로 자연어 처리에 대한 A-to-Z를 읽히려는 독자를 위한 도서와는 어느 정도 거리가 있다고 생각하기에 이 부분은 염두에 두어야 합니다.

챗봇 API 만들기

이어서 말한다면, 굳이 도서를 읽기 전에 도서 소개에 나온 내용으로 보면 유추할 수도 있죠. "개론과 코드를 차근차근 알려주는 책은 없나요?", "프레임워크로 만드는 챗봇 말고, 밑바닥부터 만들어보는 챗봇 책은 왜 없을까?"... 또한 이런 글도 있습니다. "챗봇 개발서는 챗봇 프레임워크 기반 API 책이 대부분인데, 이 책은 챗봇 엔지 개발부터 챗봇 API 개발, 그리고 많이 사용하는 메신저와 연동까지 다 알려주죠". 앞과는 상반되게 외부 API를 사용한 응용 개발에 대한 내용도 다룬다는 내용입니다.

도서의 후반부 내용이 결국 본 도서가 타 자연어 딥러닝 도서와 구분되는 내용이 아닐까 싶습니다. 7장에서 학습용 데이터베이스를 설계하고 데이터 테이블을 만들어 연동하는 것을 배우고, 8장과 9장을 통해서 Flask로 REST API와 챗봇 서버를 만드는 것이 본 도서의 핵심 내용입니다.

마지막으로...

개인적으로 자연어 처리 교육을 2개월 간 들으면서 배워야 할 이론들이 꽤 많았다는 생각이 있습니다. 심화 내용에서는 이해도 상당히 애를 먹었던;;; 본 도서가 가진 장점이 분명히 보입니다. 제품 개발을 위해서 빠르게 자연어 처리나 챗봇 기능 구현에 대해서 습득이 필요한 경우 상당히 도움이 되는 도서입니다. 특히 번역서가 아니라서 저자께서 철저히 KoNLPy나 kkma처럼 한국어 대상의 자연어 처리에 대해서 이론을 소개하고 있어서 이 또한 큰 장점입니다. 특히 후반부에 챗봇 서버를 위해 Flask 기반으로 REST API를 만드는 점이나 카카오와 네이버 API 연동을 다루고 있기 때문에, 제품 개발에 많은 도움을 받을 수 있습니다.

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