안녕 하 세요 ! 수경 블로그 입니다 . 오늘 은 그동안 자연어 처리 를 공부 하 면서 큰 도움 이 된 책 을 하나 소개 시켜 드리 고 싶 은데요 , " 자연어 처리 바이블 ( 임희석 , 고려 대학교 ) " 입니다 . 초판 발행 날짜 가 2019 년 12 월 30 일 이 더라구요 ! 개념 과 최신 동향 들 을 잘 수록 해 놓 은 느낌 이 라 많 은 분 들 께서 읽 어 보 셨 으면 하 는 마음 에 글 을 작성 하 게 되 었 습니다 . ​ 자연어 처리 바이블 저자 임희석 출판 휴먼 싸이 언스 발매 2019 . 12 . 30 . 그 동안 밑바닥 딥 러닝 2 , 한국어 임 베 딩 , 김기현 의 파이 토치 , 텐서 플로 와 머신 러닝 으로 시작 하 는 자연어 처리 등 과 같 은 유명 한 책 들 을 많이 읽 어 봤었 습니다 . 이번 에 새로 나온 ' 자연어 처리 바이블 ' 이 란 책 은 복잡 한 개념 을 다소 직관 적 이 고 이해 하 기 쉽 게 개념 을 설명 해 놓 으면서 도 수식 들 과 논문 들 을 이용 하 여 전문 성 있 게 나타내 기 에 넓 은 독자층 이 이용 할 수 있 을 것 같 아 추천 해 보 고자 합니다 ! ​ 이 책 의 가장 큰 장점 은 책 의 구성 에 있 지 않 나 싶 습니다 . 개인 적 으로 는 책 을 볼 때 개요 를 굉장히 중요시 여깁니다 . 개념 은 잘 짜여진 개요 를 통해 쉽 게 학습 될 수 있 다 생각 하 기 때문 입니다 . 처음 이 책 을 읽 었 을 때 내용 구성 이 굉장히 탄탄 하 다는 느낌 을 받 았 습니다 . 자연어 처리 의 개념 과 응용 분야 들 , 각 개발 단계 들 을 설명 하 고 접근 법 과 장단점 , 향후 연구 방향 을 짜임새 있 게 설명 해 놓 았 습니다 . 수많 은 개념 과 알고리즘 때문 에 쉽사리 정리 가 잘 안 됐었 는데 , 이 책 은 개요 가 머리 속 으로 잘 잡혀서 스스로 개념 정리 를 잘 할 수 있 었 기 에 추천 해 보 고자 하 였 습니다 . ​* 다만 3 장 에서 는 심화 개념 을 다루 고 있 기 에 딥 러닝 을 아예 모르 시 는 분 들 에겐 어려울 수 도 있 습니다 ! * 파이썬 언어 와 딥 러닝 과 관련 한 모듈 들 에 대해서 는 설명 하 고 있 지 않 습니다 . tensorflow , keras , numpy , pandas , matplotlib 등 에 대한 개념 들 은 알 고 있 다는 전제 하 에 책 내용 이 진행 됩니다 . 1 장 에서 는 자연어 처리 핵심 이론 에 대해 설명 하 고 있 습니다 . 자연어 처리 란 무엇 이 며 , 이 분야 에 이용 되 는 수학 , 언어학 등 을 함께 설명 하 고 있 습니다 . 아주 기초 적 인 개념 들 도 잘 정의 해 놓 았 기 에 입문 자분 들 도 부담없이 공부 할 수 있 을 듯 합니다 . 이 장 을 통해 자연어 처리 에 대한 기초 개념 이 어느 정도 있 는 분 들 에게 도 개념 을 다시금 확실히 되짚 고 갈 수 있 겠 습니다 . 또한 필자 처럼 요즘 은 컴퓨터 학과 뿐 만 아니 라 다양 한 학문 분야 에서 자연어 처리 에 대해 관심 을 보이 고 있 습니다 . 자연어 처리 에 이용 되 는 학문 들 이 ' 어떻 게 ' 이용 이 되 는지 , ' 어떤 부분 ' 이 이용 이 되 는지 를 수록 해 놓 았 기 에 학문 간 연결 고리 를 잘 파악 할 수 있 었 습니다 . ​ 2 장 에서 는 자연어 처리 응용 시스템 에 대해 설명 하 고 있 습니다 . 개체 명 인식 , 언어 모델 , 정보 추출 , 질 의 응답 , 기계 번역 , 자연어 생성 , 대화 시스템 , 문서 요약 , 텍스트 분류 등 전반 적 인 자연어 처리 가 이용 되 는 분야 에 대해 설명 하 고 각 분야 에 대해 규칙 기반 , 통계 기반 , 딥 러닝 기반 등 의 접근 방식 을 소개 하 고 있 습니다 . 각 접근 방식 의 장단점 을 소개 하 면서 독자 들 이 스스로 관심 분야 를 모색 해 발전 시켜 나갈 수 있 도록 유도 하 는 부분 이 아주 만족 스러웠 습니다 . 각 응용 시스템 의 개발 단계 에 대해 설명 하 고 그 단계 에 적용 되 는 수식 들 을 추가 해 주 어 심화 학습 자 들 에게 큰 도움 을 줄 듯 합니다 . ​ 3 장 에서 는 딥 러닝 기반 자연어 처리 에 대해 설명 하 고 있 습니다 . 3 장 이 심화 학습 자 들 을 위한 아주 좋 은 장 이 되 는 듯 합니다 . 딥 러닝 에 대한 소개 와 딥 러닝 을 응용 분야 에 적용 하 는 방법 론 에 대해 설명 하 고 있 습니다 . 딥 러닝 은 이슈 가 크 게 된 만큼 매우 이상 적 인 결과 를 내보이 고 있 는데요 , CNN 과 RNN , Seq 2 Seq , Attention ( Transformer , self - attention ) , Encoder 와 Decoder 에 대한 개념 을 잘 설명 해 주 고 있 습니다 . 수없이 많 은 논문 들 이 쏟아져 나오 고 빠르 게 변화 하 는 기술 들 에 대해 가끔 은 정리 도 잘 안 되 고 , 왜 이런 모델 들 이 나왔 는지 를 알 기 도 어려울 때 가 많 습니다 . 이 책 에서 는 각 모델 들 의 등장 배경 과 한계점 을 설명 하 고 있 어 전반 적 인 딥 러닝 의 역사 적 흐름 에 대해 넓 은 시각 으로 바라볼 수 있 게 해 주 어 대단히 만족 했 습니다 . 앞서 언급 했 듯 , 상당히 전문 적 인 개념 들 과 파생 개념 들 을 설명 하 고 있 기 에 지식 이 어느 정도 있 는 분 들 이 읽 는 것 을 추천 드립니다 . 이 책 은 이렇게 3 개 의 장 으로 이루어져 있 는데요 , 개념 에 대한 설명 과 독자 들 이 이해 하 기 쉽 도록 예시 를 들 어 놓 은 부분 들 로 쉽 게 개념 에 대한 이해 를 할 수 있 었 습니다 . 뿐 만 아니 라 책 뒤편 엔 실습 들 이 있 었 습니다 . 파이썬 과 텐서 플로 로 실습 코드 들 이 짜여 있 었 습니다 . 이렇게 개념 을 실습 으로 바로 적용 해 볼 수 있 는 부분 이 가장 좋 았 습니다 . 또한 대부분 의 챕터 에 연습 문제 가 수록 되 어 있 어 ' 눈 으로 읽 었 다고 다 이해 한 것 이 아니 라 ' 는 점 을 다시금 체감 했 습니다 . 연습 문제 를 풀 어 보 면서 직접 손 으로 써 보 고 계산 도 해 보 니 읽 기 만 한 것 과 는 확연히 다른 차이 를 느낄 수 있 었 습니다 . ​ 추가 적 으로 이 책 의 머리말 에 는 저자 가 도서 를 읽 고 각 개념 과 접근 방법 에 대해 , 본인 의 연구 관심 분야 를 선택 하 여 관련 최신 논문 을 찾아보 며 연구 하 도록 추천 하 고 있 습니다 . 최신 연구 동향 과 관련 논문 들 이 이 책 에 아주 많이 수록 되 어 있 어서 심화 과정 으로 넘어가 기 에 큰 도움 을 줄 듯 합니다 . 책 의 저자 가 현 교수 님 이 셔서 논문 들 이 굉장히 많 더라고요 . ㅎㅎ ​ 자연어 처리 에 대한 관심 은 있 으나 커리큘럼 이 확실 하 지 않 아 어떤 부분 을 어떻게 공부 해야 할 지 모르 겠 다 하 시 는 분 들 은 이 책 을 읽 어 보 시 길 추천 하 겠 습니다 . ​ 이상 도서 추천 이 었 습니다 !