NLP 뉴비에게는 중간보스인 '구글 BERT의 정석'

구글 BERT의 정석 - 인공지능, 자연어 처리를 위한 BERT의 모든 것

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B2201215526 

 

이 책을 3장까지 읽고 든 생각은 '아이고, 수학공식이 별로 없는 수학책이구나'였습니다. 어쩐지 BERT부터 허깅페이스에 BERT의 파생 모델, BERTSUM 등 세세한 내용을 다루다가, 막판에는 한국어 모델인 KoBERT, KoGPT2까지 한 권에 죄다 다룬다고 해서 덥석 클릭했습니다만, 이걸 장점으로만 여겨서는 안 되었습니다.

 

그렇다 해도 몹쓸 책은 아닙니다. 제가 속한 팀에서는 이런 저런 자연어 처리를 하는데 팀원들이 실제로 운영 서비스에 쓰는 기술들이 이 책에 많이 담겼습니다. 그래서 이 책을 고르기도 했던 것입니다. 다만 이 책을 잘 소화하려면 책만 읽어서는 힘들 거라고 봅니다. 책 초반에 소개하는 아래 GitHub 프로젝트를 꼭 방문하여 코드를 열어 보길 바랍니다. 코드와 같이 읽으면 훨씬 낫습니다. 

GitHub - PacktPublishing/Getting-Started-with-Google-BERT: Getting Started with Google BERT, published by Packt

코드를 잘 읽으려면 PyTorch를 먼저 알아둬야 합니다. 

https://www.hanbit.co.kr/search/search_list.html?keyword=Pytorch 이걸 알아야 실습을 해보겠지요.

 

물론 수학적사고가 체화된 독자라면 술술 읽힐 거라 봅니다. 그렇더라고요. 부럽습니다.

 

마지막으로, 본문의 연습문제 해답은 부록으로 있습니다. 참 다행입니다. 그러고 보니 학부 교재로 써도 좋을 분량이 아닐까 합니다. 자연어처리 II 정도 되는 과정에 알맞겠습니다. 다시 말해 자연어처리를 처음 공부하는 참이라면 자연어처리 입문서를 먼저 읽는 게 좋습니다. Word2Vec을 모르는 채로 이 책을 읽어서는 놓치는 부분이 많을 겁니다. 기왕이면 PyTorch를 활용하는 자연어처리 입문서가 낫겠습니다.

파이토치로 배우는 자연어 처리

싫은 소리를 먼저 하기는 했지만, 인공지능 주제로는 입문서만 범람하는 와중에 아주 소중한 심화서입니다. 이런 책이 아니면 인터넷 바다를 정처 없이 헤매야 합니다.

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."