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Natural Language Processing with PyTorch
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​딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요​
​자연어 처리란 무엇일까?​
​딥러닝 소개​
​왜 자연어 처리는 어려울까?​
​무엇이 한국어 자연어 처리를 더욱 어렵게 만들까?​
​자연어 처리의 최근 추세​
​기초 수학​
​서문​
​랜덤 변수와 확률 분포​
​쉬어가기: 몬티 홀 문제​
​기대값과 샘플링​
​Maximum Likelihood Estimation​
​정보 이론​
​쉬어가기: MSE 손실 함수와 확률 분포 함수​
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​Hello 파이토치​
​딥러닝을 시작하기 전에​
​설치 방법​
​짧은 튜토리얼​
​쉬어가기: 윈도우즈 개발 환경 구축​
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​전처리란​
​코퍼스 수집​
​코퍼스 정제​
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​병렬 코퍼스 정렬​
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​분절 복원​
​토치텍스트​
​유사성과 모호성​
​단어의 의미​
​One-hot 인코딩​
​시소러스를 활용한 단어 의미 파악​
​특징​
​특징 추출하기: TF-IDF​
​특징 벡터 만들기​
​특징 유사도 구하기​
​단어 중의성 해소​
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​흔한 오해 1​
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​흔한 오해 2​
​RNN을 활용하기​
​CNN을 활용하기​
​쉬어가기: 멀티 레이블 분류​
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​SRILM을 활용한 n-gram 실습​
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​신경망 기계번역​
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​Sequence-to-Sequence​
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​자기회귀 속성과 Teacher Forcing 훈련 방법​
​탐색(추론)​
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​신경망 기계번역 심화 주제​
​다국어 신경망 번역​
​단일 언어 코퍼스를 활용하기​
​트랜스포머​
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​강화학습을 활용한 자연어 생성​
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​강화학습 기초​
​정책 기반 강화학습​
​자연어 생성에 강화학습 적용하기​
​강화학습을 활용한 지도학습​
​강화학습을 활용한 비지도학습​
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​듀얼리티 활용​
​들어가며​
​듀얼리티를 활용한 지도학습​
​듀얼리티를 활용한 비지도학습​
​쉬어가기: Back-translation을 재해석하기​
​마치며​
​NMT 시스템 구축​
​파이프라인​
​구글의 NMT​
​에딘버러 대학의 NMT​
​MS의 NMT​
​전이학습​
​전이학습이란?​
​기존의 사전 훈련 방식​
​ELMo​
​BERT​
​GPT-2​
​XLNet​
​마치며​
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​참고문헌​
서문
딥러닝을 활용한 자연어 처리 개요
Last modified 3yr ago
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