자료유형  

 단행본

ISBN  

9791161753508

DDC  

006.31-23

청구기호  

006.31 이18ㅎ

저자명  

이기창

서명/저자  

한국어 임베딩 : 자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결 Word2Vec에서 ELMo, BERT까지 / 이기창 지음 ; Naver chatbot model 감수

발행사항  

서울 : 에이콘, 2019

형태사항  

347 p. : 천연색삽화 ; 24 cm.

총서명  

에이콘 데이터 과학 시리즈

기타저자  

Naver chatbot model

가격  

\35000

Control Number  

gtec:400510

책소개  

자연어 처리 모델의 성능을 높이는 핵심 비결, 〈한국어 임베딩〉
임베딩(embedding)은 자연어를 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 일련의 과정 전체를 가리키는 용어다. 단어나 문장 각각을 벡터로 변환해 벡터 공간에 끼워 넣는다(embed)는 취지에서 임베딩이라는 이름이 붙었다. 컴퓨터가 자연어를 처리할 수 있게 하려면 자연어를 계산 가능한 형식인 임베딩으로 바꿔줘야 한다.
임베딩은 컴퓨터가 자연어를 이해하도록 하는 첫 관문으로 매우 중요한 기능을 한다. 자연어 처리 모델의 성능은 임베딩이 좌우한다고 해도 과언이 아니다. 이 책에서는 다양한 임베딩 기법을 일별하고 한국어 데이터 전처리, 임베딩 구축에 이르는 전 과정을 튜토리얼 방식으로 소개한다. Word2Vec 등 단어 수준 기법부터 ELMo, BERT 등 문장 수준 임베딩까지 다룬다.