<div id="readability-page-1" class="page"><div><figure><center><img src="https://lucaseo.github.io/2022-12-29-book-review-nlp-with-huggingface/1.jpg" alt="트래스포머를 활용한 자연어처리 (저자: 루이스 턴스톨, 레안드로 폰 베라, 토마스 울프)"></center> <center><figcaption><p>트래스포머를 활용한 자연어처리 (저자: 루이스 턴스톨, 레안드로 폰 베라, 토마스 울프)</p></figcaption></center></figure><p>추천하는 대상:</p><ul><li>파이썬과 딥러닝 프레임워크에 익숙한 리서처 &amp; 엔지니어</li><li>자연어처리 프로젝트를 진행하는 모든 분 !</li></ul><h2 id="transformer와-huggingface">Transformer와 Huggingface</h2><p>어텐션(Attention) 메커니즘의 등장은 트랜스포머(Transformer) 모델 구조로 이어지며 최근 몇년 간 자연어처리 기술 발전의 근간이 되었다. 이와 더불어 허깅페이스(Huggingface)는 트랜스포머 그 자체로 동일한 이름을 가진 라이브러리가 등장시켰고, 모델에 대한 사용성과 접근성을 크게 개선했다.</p><p><strong><em>트랜스포머를 활용한 자연어처리</em></strong> 는 허깅페이스에 대한 전반적인 소개와 사용법을 다룬다. 앞서 서술한 바와 같이 이 책은 파이썬 프로그래밍과 딥러닝 프레임워크에 익숙하며, 이미 NLP를 적용한 프로젝트에 익숙한 분들이 대상 독자로 적합하다.</p><h2 id="책의-구성">책의 구성</h2><p>내용의 구성은 아래와 같다.</p><ul><li>1 ~ 3장 : 트랜스포머와 허깅페이스 라이브러리, 생태계 소개<ul><li>2장 : 분류 (Text Classification)</li></ul></li><li>4 ~ 7장 : 허깅페이스를 활용한 자연어처리 태스크 별 적용 소개<ul><li>4장 : 개체명인식 (Named Entity Recognition)</li><li>5장 : 생성 (Text Generation)</li><li>6장 : 요약 (Text Summarization)</li><li>7장 : 질의응답 (Question &amp; Answering)</li></ul></li><li>8장 ~ 10장 : 모델 성능 향상</li><li>11장 : 향후 로드맵</li></ul><h2 id="가장-핵심적인-장점">가장 핵심적인 장점</h2><p>허깅페이스의 이름 아래 조성된 생태계는 초창기 트랜스포머 라이브러리와는 달리 매우 거대해졌다. NLP 뿐만 아니라 컴퓨터비전 문제를 해결하기 위한 모델도 허깅페이스를 통해 접할 수 있게 된 세상이다.</p><p>어디서부터 시작해야할 지 막연할 수도 있지만 허깅페이스 소속 엔지니어와 오픈소스 프로젝트에 참여한 개발자가 직접 참여한 <strong><em>트랜스포머를 활용한 자연어처리</em></strong> 는 프로젝트를 시작하거나 어플리케이션을 개발하고자 하는 분께 허깅페이스의 무엇을 어떻게 활용할 지 훌륭한 가이드가 된다.</p><hr><p><em>한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.</em></p></div></div>

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트래스포머를 활용한 자연어처리 (저자: 루이스 턴스톨, 레안드로 폰 베라, 토마스 울프)
  추천하는 대상:
 파이썬과 딥러닝 프레임워크에 익숙한 리서처 & 엔지니어 자연어처리 프로젝트를 진행하는 모든 분 !  Transformer와 Huggingface 어텐션(Attention) 메커니즘의 등장은 트랜스포머(Transformer) 모델 구조로 이어지며 최근 몇년 간 자연어처리 기술 발전의 근간이 되었다. 이와 더불어 허깅페이스(Huggingface)는 트랜스포머 그 자체로 동일한 이름을 가진 라이브러리가 등장시켰고, 모델에 대한 사용성과 접근성을 크게 개선했다.
트랜스포머를 활용한 자연어처리 는 허깅페이스에 대한 전반적인 소개와 사용법을 다룬다.

[KR] 책 리뷰 : 트랜스포머를 활용한 자연어처리

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