이 책은 델립 라오(Delip Rao), 브라이언 맥머핸(Brian McMahan)이 지은 Natural Language Processing with PyTorch의 번역서입니다.
에러타는 블로그를 참고해 주세요. 이 책의 코드는 최신 사이킷런, 파이토치를 사용하며 구글 코랩(Colab)을 사용해 무료로 실행할 수 있습니다.
- 1장: 소개
- 파이토치 기초
- 2장: NLP 기술 빠르게 훑어보기
- 3장: 신경망의 기본 구성 요소
- 퍼셉트론: 가장 간단한 신경망
- 지도 학습 훈련 알아보기
- 예제: 레스토랑 리뷰 감성 분류하기
- 4장: 자연어 처리를 위한 피드 포워드 신경망
- 퍼셉트론의 한계
- MLP 소개
- CNN 소개
- MLP로 성씨 분류하기
- CNN으로 성씨 분류하기
- 5장: 단어와 타입 임베딩
- 사전 훈련된 임베딩 사용하기
- CBOW 임베딩 학습하기
- 사전 훈련 임베딩을 사용한 전이 학습
- 6장: 자연어 처리를 위한 시퀀스 모델링 - 초급
- 시퀀스 표현
- 7장: 자연어 처리를 위한 시퀀스 모델링 - 중급
- 시퀀스 표현에서 새로운 성씨 생성하기
- 조건없는 생성
- 조건부 생성
- 8장: 자연어 처리를 위한 시퀀스 모델링 - 고급
- PackedSequences 이해하기
- 시퀀스 투 시퀀스 모델링
- 어텐션
- 신경망 기계 번역
- 9장: 고전 모델, 최신 모델, 더 배울 것들