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베이지안으로 접근하는 자연어 처리 2/e
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베이지안으로 접근하는 자연어 처리 2/e

  • 샤이코헨
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2021-09-30 출간
  • |
  • 388페이지
  • |
  • 188 X 235 X 22 mm
  • |
  • ISBN 9791161755540
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




★ 이 책의 구성 ★

1장은 베이즈 자연어 처리와 관련된 확률과 통계에 대한 내용을 다룬다. 랜덤변수, 랜덤변수 간의 독립성, 조건부 독립성 랜덤변수 기댓값 등과 같은 기본적 개념을 다룬다. 또한 베이즈 통계학과 빈도주의 통계학이 어떻게 다른지 간략하게 설명한다. 컴퓨터 과학이나 통계학의 기본적인 지식이 있다면 1장을 건너뛰고 봐도 좋다.
2장에서는 2가지 예시(잠재 디리클레 할당 모델과 베이즈 텍스트 회귀 분석)를 활용해 자연어 처리에서 베이즈 분석을 소개하고, 이 책의 주제에 대한 높은 수준의 개요를 설명한다.
3장은 베이즈 통계 모델링에서 중요한 구성 요소인 사전분포를 다룬다. 특히 디리클레분포, 사전분포에 대한 정보가 없는 경우, 정규분포 등과 같이 베이즈 자연어 처리에 자주 사용되는 사전분포에 대한 내용을 논한다.
4장은 사후분포 요약을 통해 빈도주의적 통계와 베이즈 통계를 종합하는 아이디어에 대해 다룬다. 또한 베이즈에 관한 개념을 유지한 상태로, 일련의 매개변수에 대한 점 추정치를 계산하는 접근법을 상세하게 설명한다.
5장은 베이즈 통계학의 주요 추론법 중 하나인 마르코프 체인 몬테 카를로(Markov Chain Monte Carolo)를 설명한다. 깁스 샘플링과 메트로폴리스-헤이스팅스 샘플링(Metropolis-Hastings sampling)과 같은 베이즈 자연어 처리에서 흔하게 다루는 샘플링 알고리즘(sampling algorithm)을 자세하게 알려준다.
6장에서는 베이즈 자연어 처리에서 또 다른 중요한 추론법으로 여겨지는 변분추론을 다룬다. 평균-장 변분추론과 변분 기댓값 최대화 알고리즘을 설명한다.
7장은 베이즈 자연어 처리에서 가장 중요한 모델링 기법인 비모수적 모델링에 대해 설명한다. 또한 디리클레 프로세스(Dirichlet Process)와 피트만-요 프로세스(Pitman-Yor process)와 같은 비모수 모델을 살펴본다.
8장에서는 확률론적 문맥 자유 문법과 동시성 문법과 같은 자연어 처리 기본 언어 모델을 다고, 이러한 언어 모델을 어댑터 문법, 계층적 디리클레 프로세스, PCFG(Probabilistic Context-Free Grammars) 등과 연관지어 베이즈 내용을 바탕으로 설명한다.
또한 책의 뒷부분에는 이 책을 읽기 위해 필요한 배경 정보를 제공하는 두 개의 부록이 포함돼 있다. 5개 이상의 문제가 각 장마다 포함돼 있어 수업 교재로 활용할 수도 있다. 특히 자연어 처리에서 베이즈 분석에 대한 강의를 할 수 있을 것이다. 예를 들어 베이즈 자연어 처리에 대한 강의를 4번 정도 한다면, 3장부터 7장을 각각 하나의 강의로 엮을 수 있다. 또한 8장의 어댑터 문법 또는 베이즈 PCFG 등과 같은 개별 주제들은 각 강의마다 예시로 제공할 수 있다.

★ 옮긴이의 말 ★

인공지능 기술이 발전하면서 비약적인 성장을 이루고 있는 자연어 처리 분야에 관련된 책이다. 자연어 처리에 대한 일반적인 내용을 이해하고 있다면 베이지안을 활용한 접근을 통해 자연어 처리를 새로운 시각에서 바라볼 수 있을 것이다. 통계 개념이 많이 등장하고 다소 어렵게 느껴질 수는 있으나, 통계적인 추정에 근거한 자연어 처리는 어떤 모습이고 어떻게 연구되고 있는지 접할 수 있다. 주제와 내용은 어려울 수 있지만 저자가 최대한 쉽게 설명하려고 했으며, 나 또한 저자의 의도에 따라 이해하기 쉽게 번역하려고 노력했다.


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