자연어 처리(NLP) 공부 순서

자연어 처리를 공부할 때 추천하는 단계별 공부 순서

 

 

1. 파이썬 기초:
   자연어 처리를 위한 대부분의 라이브러리와 도구는 파이썬으로 작성되었다. 따라서 파이썬 기초 문법과 데이터 타입, 제어문, 함수, 클래스 등을 학습하는 것이 매우 중요하다.
   
   
2. NLP 기초:
   자연어 처리의 기본 개념과 용어, 처리 과정 등을 학습한다. 이를 위해서는 텍스트 전처리, 토큰화, 어휘 처리, 구문 분석, 의미 분석 등의 과정을 이해해야 한다.
   
   
3. 자연어 처리 라이브러리:
   자연어 처리를 위한 대표적인 파이썬 라이브러리인 NLTK(Natural Language Toolkit), SpaCy, Gensim, TextBlob 등을 학습한다. 이들 라이브러리는 자연어 처리를 위한 다양한 함수와 알고리즘을 제공하므로, 이를 활용하는 방법을 익혀야 한다.
   
   
4. 실습:
   실제 데이터를 활용하여 자연어 처리를 수행하는 방법을 학습한다. 각 단계별로 어떤 함수나 알고리즘을 적용해야 하는지 이해하고, 파이썬으로 구현하는 방법을 익혀야 한다.
   
   
5. 딥러닝:
   최근에는 딥러닝을 활용한 자연어 처리가 많이 연구되고 있다. 따라서 딥러닝 기초부터 자연어 처리에 활용되는 다양한 딥러닝 모델, 예를 들면 순환 신경망(RNN), 장단기 기억망(LSTM), 양방향 LSTM(BiLSTM), 변환기(Transformer) 등을 학습한다.
   
   
6. 실전 프로젝트:
   자연어 처리에 대한 이해와 기술을 바탕으로 실제로 프로젝트를 수행하는 것이 중요하다. 자연어 처리 문제를 정의하고, 해당 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 선택하고, 이를 구현하고 평가하는 과정을 경험하는 것이 필요하다.
   
   

상기된 단계별로 학습을 수행하면서 중간중간에 해당 분야의 논문이나 자료를 참고하면 좋다.