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이름:리 덩 (Li Deng)

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2021년 1월 <자연어 처리와 딥러닝>

리 덩(Li Deng)

2017년 5월부터 시타델연구소에서 최고 인공지능 관리자로 일하고 있다. 딥러닝 기술센터 창업자이자 AI 최고 연구원이었으며, 마이크로소프트 파트너 연구 관리자를 역임했다. 캐나다 온타리오의 워털루대학교 정교수를 역임했으며 MIT, 일본 교토의 ATR, 홍콩 HKUST에서 연구와 강의를 병행했다. 현재 IEEE, 전미음성학회, ISCA의 회원이다. 2000년 이후부터 워싱턴대학교에서 겸임교수로 활동하고 있다. IEEE 음성신호처리학회 이사회 회원으로 선출됐으며, 「IEEE Signal Processing(IEEE 음성신호)」 매거진과 「IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing(IEEE/ACM 소리, 음성, 언어 처리 트랜잭션)」 편집장(2008-2014)을 지냈고 IEEE SPS 공로상을 수상했다. 대규모 딥러닝을 사용해 혁신적인 음성인식 초기 연구를 세운 업적을 인정받아 2015년 딥러닝과 자동음성인식에 관한 IEEE SPS 기술 업적상을 받았다. 또한 인공지능, 머신러닝, 자연어 처리, 정보 획득, 멀티미디어 신호 처리, 음성인식에 대한 업적으로 무수한 최고 논문상과 특허를 받았다. 현재 6권의 기술서 저자이자 공동 저자다.  

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저자의 말

<자연어 처리와 딥러닝> - 2021년 1월  더보기

컴퓨터가 인간의 언어를 지능적으로 처리하는 자연어 처리는 인공지능, 컴퓨터 과학, 인지 과학, 정보 처리 및 언어학과 다양하게 결합되는 중요한 학제 간 영역이다. 음성인식, 대화 시스템, 정보 검색, 질의응답, 기계번역 등 컴퓨터와 인간 언어의 상호작용을 통해 생성된 자연어 처리 애플리케이션은 사람들이 정보를 얻고 사용하는 생활 방식을 바꿔놓기 시작했다. 자연어 처리의 발전은 이성주의, 실증주의, 딥러닝 등 세 가지 주요 물결로 설명된다. 첫 번째 물결인 이성주의 접근법은 언어에 대한 지식을 물려받아 그 지식과 규칙이 사전에 고정돼 있다는 가정하에 자연어 처리 시스템에 지식을 통합하기 위해 사람 손으로 만든 규칙 설계를 옹호했다. 두 번째 물결인 실증주의 접근법은 자연어의 상세한 구조를 학습하는 데 감각기관에서 나온 풍부한 투입값과 관찰 가능한 언어 데이터가 필요충분조건임을 가정한다. 결과적으로 대규모 말뭉치에서 언어의 규칙성을 발견할 수 있는 확률 모델이 개발된다. 세 번째 물결에서는 딥러닝이 인간 인지능력을 시뮬레이션하는 방식으로 언어 데이터에서 내재적 표상(representation)을 학습하기 위해 생물학적 신경계에서 영감을 받은 비선형 계층모델을 활용한다. 딥러닝과 자연어 처리의 교차는 업무에 놀라운 성공을 가져왔다. 음성인식은 딥러닝이 큰 영향을 미친 최초의 산업용 자연어 처리 애플리케이션이다. 대규모 학습 데이터를 사용할 수 있게 되면서 심층신경망(Deep Neural Network) 방식은 전통적 실증 방식에 비해 인식 오류를 현저히 낮췄다. 자연어 처리에서 딥러닝을 성공적으로 적용한 또 다른 방법은 기계번역이다. 신경망을 사용해 언어 간 매핑을 모델링하는 엔드 투 엔드(end-to-end) 신경망 기계번역은 번역 품질을 크게 향상시켰다. 신경망 기계번역은 구글, 마이크로소프트, 페이스북, 바이두 등 대형 기술 회사가 제공하는 주요 상용 온라인 번역 서비스에서 사실상의 표준 기술이 됐다. 딥러닝을 활용하는 자연어 처리 제3의 물결에 올라타 언어 이해와 대화, 어휘 분석 및 구문 분석, 지식 그래프, 정보검색, 텍스트 형식의 질의 답변, 소셜 컴퓨팅, 언어 생성 및 텍스트 감정 분석 등 많은 분야에서 큰 진전을 이루고 있다. 현시점에서 딥러닝은 사실상 모든 자연어 처리 작업에 적용되는 지배적 방법이다.

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