한빛미디어

트랜스포머 등장으로 기계 번역 작업에서의 성능이 매우 증가했고, 그 이후 다양한 트랜스포머 모델들이 등장해  NLP 분야에서 좋은 성능을 나타냈다. 이 책에서는 이러한 트랜스포머의 구조, 트랜스포머 모델을 쉽게 활용할 수 있는 허깅페이스 라이브러리, 그리고 트랜스포머를 이용하여 해결할 수 있는 택스트 분류, 개체명 인식 등을 설명한다.  텍스트 분류, 개체명 인식, 텍스트 생성, 텍스트 요약, 질문 답변 태스크를 코드 한줄씩 자세하게 설명하고 진행하는 과정을 자세히 설명해서 실전 자연어 처리 문제를 학습할 수 있다. 또한, 효율적인 트랜스포머 구축, 레이블 부족 문제 다루기, 대규모 데이터셋 수집하기의 챕터를 통해 더 학습을 효율적으로 할 수 있는 방안도 제시한다. 자연어 처리를 처음 학습하거나 자연어 처리 분야에 관심있는 모든 사람들에게 추천한다.

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