NLP 분야 공부 방법

2025.03.12 18:09 320 조회

📌 NLP 전체 로드맵

1️⃣ 텍스트 전처리 실습 → 2️⃣ RNN/LSTM/Transformer 개념 학습 → 3️⃣ BERT/GPT 실습 → 4️⃣ 대회 도전 → 5️⃣ 최신 논문 리뷰 & 연구



1️⃣ 기초 개념 & 수학적 배경

선형대수: 벡터, 행렬 연산, 특이값 분해(SVD)

미적분: 확률적 경사 하강법(SGD), 최적화 개념

확률 & 통계: 조건부 확률, 베이즈 정리, 마르코프 과정

언어학 기초: 형태소 분석, 문법 구조, 의미론



2️⃣ 기본 라이브러리 학습

NLTK: 토큰화, 형태소 분석, 정규 표현식

Hugging Face Transformers: 사전 학습된 NLP 모델 활용


실습

  • 텍스트 토큰화 및 정규화 (NLTK, spaCy 활용)
  • 불용어 제거, 어간 추출(Stemming) & 표제어 추출(Lemmatization)
  • 문서 빈도 분석(TF-IDF, CountVectorizer)



3️⃣ 딥러닝 기초 & NLP 모델 학습

기본 신경망

  • RNN(Recurrent Neural Network)
  • LSTM & GRU
  • Transformer 구조 학습
  • Attention Mechanism, Self-Attention, Multi-Head Attention
  • Positional Encoding, Layer Normalization



4️⃣ NLP 기반 모델 실습

TensorFlow/Keras 또는 PyTorch 사용

사전 학습 모델 실습

  • Word2Vec, GloVe (단어 임베딩)
  • BERT, RoBERTa, GPT 시리즈
  • T5, BART (Seq2Seq 모델)
  • CLIP, DINO (멀티모달 NLP)

실습

  •   IMDb 감성 분석 (LSTM, BERT 비교 실험)
  • 한국어 형태소 분석 모델 학습 (Mecab, KoNLPy 활용)
  • PyTorch/TensorFlow로 BERT 파인튜닝
  • GPT-3 기반 텍스트 생성 실습



5️⃣ 최신 연구 논문 & 트렌드 파악

주요 컨퍼런스 논문 읽기 (ACL, EMNLP, NAACL, NeurIPS)

최신 NLP 트렌드 학습

  • Large Language Models (GPT-4, Gemini, Claude 등)
  • Multimodal AI (CLIP, Flamingo)
  • Diffusion Models in NLP
  • Parameter-efficient Fine-tuning (LoRA, Adapter)
  • Knowledge Distillation



6️⃣ 프로젝트 & 실전 응용

텍스트 분류, 감성 분석, 문서 요약, 기계 번역, 질의응답 시스템 구축

데이터셋 직접 구축 및 실험

모델 경량화 (Quantization, Pruning, Distillation)

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monosun
2025.03.13 10:20

로드맵은 매번 봐도 잘 모르겠지만 뭘 해야하는지 방향을 잡는건 좋네요. 감사합니다