안녕하세요 괴짜 개발자 namedboy 입니다. 😎
인공지능을 공부하다 보면 자연어 처리에 대해 한번쯤 관심을 가지게 됩니다. 딥러닝을 이용한 자연어 처리에는 워드투벡터, 글로브가 많이 이용되는데 BERT 역시 이러한 임베딩 방법중 한가지이다. 책에서는 BERT를 이해하기 위해서 필요한 내용 그리고 그 이전에 자연어 처리 모델에 대한 내용을 먼저 다루고 실질적인 BERT가 동작하는 방식을 다루며 독자가 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 했다. 뮬론 기본적인 딥러닝의 개념에 대해서 모른다면 다른 딥러닝의 이해를 돕는 기본 책들을 먼저 찾아보고 읽어본 후에 이 책을 읽기를 권한다. 이 책에서는 기본적으로 딥러닝이 어떤식으로 동작하는지에 대한 이해가 뒷받침 된 상태에서 읽는 것을 전제로 하고 있다. 책의 초반에 대상독자에 대해서 소개하는데 이미 머신러닝 업무를 수행하고 있는 사람이나 BERT를 기반으로 NLP 업무를 하고자 하는 사람들이 적합하다고 서술하고 있다.
딥러닝에 대해 알지 못한다면 어려울 것으로 생각될만큼 일반적인 내용보다는 BERT를 동작 시키기 위해 필요하거나 좀 더 BERT에 대해 집중적으로 설명하고 있다. 기본 이해가 있는 사람들에게는 BERT를 쓰기 위해 필요한 기본적인 내용과 활용할 수 있도록 충분한 내용을 다루고 있기에 BERT를 사용하여 NLP를 구축하는데는 많은 도움이 될꺼라 생각된다. 추가적으로 한국어 언어 모델인 KoBERT, KoGPT2, KoBART에 대해서도 다루고 있어 단순히 BERT를 사용해 NLP 처리가 아니라 한국어 언어에 대한 처리를 하기 위해서도 도움이 될만한 부분이 책의 한 챕터로 구성되어 있다.
구글 BERT 외에도 다른 자연어 처리 모델도 있는데 앞으로도 계속 발전해 나가는 영역인 만큼 NLP 처리 모델 중 한가지인 BERT도 한번 살펴보면 좋겠다는 생각이 든다.
이 리뷰 내용은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 책의 내용이 궁금하다면 이곳을 통해 확인할 수 있다.