파이토치로 배우는 자연어 처리

<파이토치로 배우는 자연어 처리>는 델립 라오Delip Rao, 브라이언 맥머핸Brian McMahan이 지은 <Natural Language Processing with PyTorch>의 번역서입니다.

교보문고 AI/ML 분야 2021 올해의 책에 선정되었습니다!

추천사를 써 주신 튜닙의 박규병 대표님, 부록을 검토해 주신 고현웅 님께 감사드립니다. 좋은 책을 맡겨 주시고 과감히(!) 컬러로 인쇄해 주신 한빛미디어와 서현 팀장님께 감사드립니다!

  • 온라인/오프라인 서점에서 판매중입니다. [Yes24], [교보문고], [알라딘]
  • 296페이지, 풀 컬러: 26,000원 –> 23,400원, 전자책: 20,800원
  • 이 책에 실린 코드는 깃허브에 있습니다.
  • 이 책의 코드는 사이킷런 0.24, 1.0, 파이토치 1.8, 1.9, 1.12에서 테스트되었고 구글 코랩(Colab)을 사용해 무료로 실행할 수 있습니다.

이 페이지에서 수집된 에러타를 정리하여 제공합니다. 또 사이킷런이나 파이토치의 새로운 버전에 맞춰 바뀐 점들을 계속 업데이트 하겠습니다. 이 책에 대해 궁금한 점이나 오류가 있으면 이 페이지 맨 아래 ‘Your Inputs’에 자유롭게 글을 써 주세요. 또 제 이메일을 통해서 알려 주셔도 되고 구글 그룹스 머신러닝/딥러닝 도서 Q&A에 글을 올려 주셔도 좋습니다. 또 카카오톡 오픈 채팅에 오셔서 문의해 주셔도 좋습니다.

감사합니다! 🙂

Outputs (aka. errata)

  1. (p27) NOTE 상자 안에서 TF-IDF 값을 정규화하는 마지막 두 식에서 분모의 끝에 있는 + 기호를 삭제합니다(Y**Cho 님).
  2. (p41) 코드 1-14의 In[0]에서 x1 = torch.arange(6).view(2, 3)x1 = torch.arange(6).view(2, 3).float()로 정정합니다.(E*k 님)
  3. (p67) 코드 3-5에서 plt.plot(x.numpy(), y.numpy())plt.plot(x.numpy(), y.detach().numpy()로 정정합니다.(E*k 님)
  4. (p70) 노트의 수식을 다음과 같이 변경합니다.(이*행 님)
    softmax(x_i) = \dfrac{e^{x_i}}{\sum^k_{j=1}e^{x_j}} = \dfrac{e^{x_i}/e^{x_{max}}}{\sum^k_{j=1}e^{x_j}/e^{x_{max}}} = \dfrac{e^{x_i-x_{max}}}{\sum^k_{j=1}e^{x_j-x_{max}}}
    log\_softmax(x_i) = \text{log}\left(\dfrac{e^{x_i-x_{max}}}{\sum^k_{j=1}e^{x_j-x_{max}}} \right) = (x_i - x_{max}) - \text{log}\sum^k_{j=1}e^{x_j-x_{max}}
  5. (p37) 21번 주석의 두 번째 문장 시작 부분 ‘end 매개변수(기본값 0)로 시작값을 지정하고’를 ‘start 매개변수(기본값 0)로 시작값을 지정하고’로 정정합니다.(O*l 님)
  6. (p37~41) 코드 1-10에서 1-13까지 출력에서 ‘타입: torch.FloatTensor‘를 ‘타입: torch.LongTensor‘로 정정합니다.(O*l 님)
  7. (p52, 54, 55, 56) 코드 2-1, 2-3, 2-4, 2-5에서 spacy.load('en')spacy.load('en_core_web_sm')으로 수정합니다.(O*l 님)
  8. (p52) 코드 2-1에서 text = "Mary, don't slap the green witch"text = "Mary, don't slap the green witch."처럼 마침표를 추가합니다.(O*l 님)
  9. (p33) 코드 1-5 제목에서 ‘filled() 메서드’를 ‘fill_() 메서드’로 정정합니다.

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