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자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 리 덩, 김재민 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Deep Learning in Natural Language Processing.
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  • 발행일
2021년 01월 29일
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460page/155*235*34/863g
  • ISBN
9791161754925/116175492X
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
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  • 상세정보
  • 딥러닝을 포함한 머신러닝의 역사, 딥러닝과 통계 기반 머신러닝이 적용되는 영역, 딥러닝 디자인, 디자인 한계점과 해결 방법, 향후 연구 과제 등 코드 이면에 담겨있는 이야기를 전달하고자 여러 전문가가 참여했다. 문자 데이터의 컴퓨터 인식과 학습, 결과물 제시를 통해 만들 수 있는 자연어 처리 애플리케이션에 관심이 있다면 깊이 있는 지식과 혜안을 얻을 뿐만 아니라, 실무에 필요한 솔루션에 대해서도 아이디어를 얻을 수 있을 것이다
  • ★ 이 책의 대상 독자 ★ 주요 목표는 자연어 처리에 적용된 최근 딥러닝의 발전에 관한 포괄적인 조사 내용을 제공하는 데 있다. 자연어 처리 중심인 딥러닝 연구의 최신 기술이 적용되는 음성언어 이해, 대화 시스템, 어휘 분석, 구문 분석, 지식 그래프, 기계번역, 질의응답, 감정 분석, 소셜 컴퓨팅 및 (이미지에서) 자연어 생성 등을 다룬다. 대학원생, 박사후 연구원, 교육자, 산업계 연구원 및 자연어 처리와 관련된 최신 기법 익히기에 관심이 있는 독자를 대상으로 하며, 컴퓨팅에 대한 기술적 배경을 가진 이에게 적합할 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 이 책은 11개의 장으로 구성된다. 1장: 자연어 처리와 딥러닝 소개(Li Deng과 Yang Liu) 2장: 대화 이해에 적용되는 딥러닝(Gokhan Tur, Asli Celikyilmaz, Xiaodong He, Dilek Hakkani-T?r, Li Deng) 3장: 음성 및 텍스트 기반 대화 시스템의 딥러닝(Asli Celikyilmaz, Li Deng, Dilek Hakkani-T?r) 4장: 어휘 분석 및 문법 분석에서 딥러닝(Wanxiang Che와 Yue Zhang) 5장: 지식 그래프의 딥러닝(Zhiyuan Liu와 Xianpei Han) 6장: 기계번역의 딥러닝(Yang Liu와 Jiajun Zhang) 7장: 질의응답의 딥러닝(Kang Liu와 Yansong Feng) 8장: 감성 분석의 딥러닝(Duyu Tang과 Meishan Zhang) 9장: 소셜 컴퓨팅의 딥러닝(Xin Zhao와 Chenliang Li) 10장: 이미지로부터 자연어 생성에서 딥러닝(Xiaodong He와 Li Deng) 11장: 에필로그(Li Deng과 Yang Liu) 1장에서는 자연어 처리와 딥러닝 전체 소개와 이후에 다룰 주요 내용을 리뷰한 다음 역사적인 발전을 세 가지 물결로 연계하고 향후 방향을 살펴본다. 2장에서 10장까지는 자연어 처리에 적용된 최근 학습 방법의 개별 애플리케이션을 다루는 장으로 구성된다. 각 장은 주요 연구자가 각 분야에서 적극적으로 실행했던 연구를 기반으로 한다. ★ 옮긴이의 말 ★ 나는 IT업계에 종사하고 있는 딥러닝 전문가는 아니다. 대학에서 경영전략을 가르치고 연구하는 경영학자이지만, 마케팅과 경영전략을 위한 데이터 분석(Data Analysis for Marketing & Business Strategy)을 강의하고 있어서 데이터 과학의 변화에 정신줄을 놓지 않으려고 꾸준히 노력하고 있다. 전략경영을 주제로 연구하면서 자연스럽게 이르게 되는 종착지점은 “조직 의사결정자”들의 생각과 관심이었다. 그들이 생각하는 방향과 관심은 기업의 전략 변화와 행동에 영향을 미치기 때문에 학자에게는 좋은 연구 주제다. 또한 투자자에게는 경영자 위험(executive risks)을 줄일 수 있는 예측 모델의 정확성을 높일 수 있도록 하고 다양한 이해 관계자에게는 사회에 영향을 미칠 수 있는 기업 행동의 가능성을 판단하는 데 중요한 신호가 된다. 조직 의사 결정자뿐만 아니라 사회생활을 영위해 가고 있는 개인도 급성장해온 소셜미디어 덕분에 다양한 방식으로 소통하고 인터넷상에 엄청난 양의 글을 남기고 있다. 이처럼 글로 된 자료는 많아져도, 행과 열에 맞게 쉽게 정리할 수 있었던 숫자 데이터와 달리, 글은 다양한 문자 조합을 통해 개인마다 쓰는 스타일이 다르고, 같은 말을 해도 뜻이 다르다. 심지어 같은 의미지만 말하는 순서도 다른 문자 데이터를 컴퓨터에게 알려주고 이해시켜 결과를 받아낸다는 아이디어 자체가 어렵기 때문에 자연어로 된 문자 데이터 분석에 진입장벽이 있다. 이번 책을 번역하기 전에는 문자 데이터 분석에 대한 인류의 노력이 얼마나 오랫동안 진행돼 왔는지 몰랐다. 다만 문서를 활용해 진행해왔던 나의 연구 방법 변화는 저자들이 1장에서 소개한 딥러닝 기반 자연어 처리에 이르는 역사...
  • 추천의 글 지은이 소개 옮긴이 소개 옮긴이의 말 연구 공헌자들 약어 들어가며 1장. 자연어 처리와 딥러닝 소개 1.1 자연어 처리: 기본 내용 1.2 첫 번째 물결: 이성주의 1.3 두 번째 물결: 실증주의 1.4 세 번째 물결: 딥러닝 1.5 미래로의 전환 1.5.1 실증주의에서 딥러닝으로: 혁명 1.5.2 현재 딥러닝 기술의 한계 1.6 자연어 처리의 향후 방향 1.6.1 신경망과 기호의 통합 1.6.2 구조, 기억 그리고 지식 1.6.3 비지도학습과 생성 딥러닝 1.6.4 다중양식 및 멀티태스킹 딥러닝 1.6.5 메타러닝 1.7 요약 2장. 대화 이해에 사용되는 딥러닝 2.1 소개 2.2 역사적 관점 2.3 주요 언어 이해 작업 2.3.1 도메인 탐지 및 의도 결정 2.3.2 슬롯 채우기 2.4 기술의 고도화: 통계 모델링에서부터 딥러닝까지 2.4.1 도메인 탐지와 의도 결정 2.4.2 슬롯 채우기 2.4.3 멀티태스크 멀티도메인 연결 모델링 2.4.4 문맥에서 이해하기 2.5 요약 3장. 음성 및 텍스트 기반 대화 시스템에 사용되는 딥러닝 3.1 서론 3.2 대화 시스템의 구성 요소 학습 방법 3.2.1 판별 방법 3.2.2 생성 방법 3.2.3 의사 결정 3.3 목표 지향 신경 대화 시스템...
  • 리 덩 [저]
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