# 동시출현 행렬 ## 개요 **동시출현 행렬**(Co-occurrence Matrix)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 사용되는 중요한 데이터 구조입니다. 이 행렬은 특정한 문맥 내에서 두 단어가 함께 등장하는 빈도를 기록하며, 단어의 분포 가설(Distributional Hypoth...
검색 결과
"자연어처리(NLP)"에 대한 검색 결과 (총 30개)
# Sentence-BERT ## 개요 **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은...
# 트랜스포머 기반 모델 ## 개요 **트랜스포머 기반 모델**(Transformer-based model)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 이끈 딥러닝 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 *"Attention Is All You Need"*에서 처음 제안되었습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) ...
# Self-Attention Self-Attention은 자연어처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 **자기 주의 메커니즘**(Self-Attention Mechanism)으로, 입력 시퀀스 내 각 위치의 단어(또는 토큰)가 다른 위치의 단어들과의 관계를 동적으로 파악하여 문맥 정보를 효과적으로 포착하는 기법입니다. 이 메커니즘은 트랜스포머(Tr...
# FastText ## 개요 **FastText**는 페이스북 AI 연구소(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류와 단어 표현 학습을 위한 효율적인 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 전통적인 단어 임베딩 기법인 **Word2Vec**과 유사한 구조를 가지면서도, 단어를 구성하는 ...
# DPR ## 개요 **DPR**(Dense Passage Retrieval)은 자연어처리(NLP) 분야에서 정보 검색(IR, Information Retrieval)을 위한 핵심 기술 중 하나로, 기존의 희소 표현 기반 검색 방식(예: BM25)을 보완하거나 대체하기 위해 제안된 **밀집 벡터 기반의 문서 검색 기법**입니다. DPR은 질의(quer...
# 재현율 ## 개요 재현율(Recall)은 자연어처리(NLP) 및 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, **정답인 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지**를 나타내는 비율입니다. 특히 정밀도(Precision)와 함께 분류 모델, 정보 검색 시스템, 개체명 인식(NER), 질의 응답(QA) 등 다양한 자연...
# Term Frequency-Inverse Document Frequency ## 개요 **Term Frequency-Inverse Document Frequency**(TF-IDF)는 자연어처리(NLP) 및 정보 검색 분야에서 텍스트 데이터 내 단어의 중요도를 정량적으로 평가하기 위해 널리 사용되는 통계적 측정 방식입니다. TF-IDF는 특정 단어가...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...
# XSum ## 개요 **XSum**은 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 **문서 요약**(text summarization) 연구에 널리 사용되는 영어 기반의 대규모 요약 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 BBC 뉴스 기사를 원본 텍스트로, 기사의 핵심 내용을 담은 매우 짧은 요약문을 정답(label)으로 구성하고 있으며, **추출형 요약**(extra...
# Linear-chain CRF ## 개요 **Linear-chain Conditional Random Field**(선형 체인 조건부 확률장, 이하 Linear-chain CRF)는 자연어처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 **시퀀스 레이블링**(sequence labeling)을 위한 확률적 그래피컬 모델이다. 주로 형태소 분석, 개체명 인식(N...
# 지식 기반 질문 응답 ## 개요 **지식 기반 질문 응답**(Knowledge-Based Questioning, KB-QA)은 구조화된 지식 저장소(예: 지식 그래프, 데이터베이스)를 활용하여 사용자의 자연어 질문에 정확한 답변을 제공하는 자연어처리(NLP) 기술입니다. 기존의 키워드 기반 검색과 달리, KB-QA는 질문의 의미를 이해하고 지식 베이...
# 조합 가능성 ## 개요 **조합 가능성**(Combin Possibility)은 자연어처리(NLP) 분야, 특히 **의미 분석**(Semantic Analysis) 중요한 개념으로, 언어의 구성 요소들이 어떻게 결합되어 새로운 의미를 생성할 수 있는지를 설명하는 이론적 기반을 제공한다. 이는 문법적 구조와 의미 간의 관계를 이해하고, 문장의 의미를 ...
# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 사용자와 자연어를 통해화를 수행하는 인공지능 기반의 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 메신저 플랫폼 등에 탑재되어 고객 서비스, 정보 제공, 예약 처리, 교육 지원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 챗봇은 자연어처리(NLP), 기계학습(ML), 대화 이해(Dialog Understand...
# Hugging Face Transformers ## 개요 **Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 **PyTorch**, **TensorFlow**, 그리고 **JA...
# 기업 리포트 요약 ## 개요 기업 리포트 요약은 자연어처리(N Language Processing, NLP)술의 응용야 중 하나로, 기업이 발행한 재무 보고서, 사업 보고서 지속가능성 보고서, 연례 보고서 등의 긴 텍스트 문서를 분석하여 핵심 정보를 간결하고 명확하게 요약하는 기술을 의미한다. 이 기술은 투자자, 경영진, 분석가, 정책 입안자 등 다...
# 레벤슈타인 거리## 개요 **레벤슈타인 거리Levenshtein)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 **편집 거리**(Edit Distance)의 형태로, 러시아 수학자 **블라디미르 레벤슈타인**(Vladimir Levenshtein)이 1965년에 제안한 개념이다. 이 거리는 한 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 필요한 **최소 편집 연산 횟...
# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원핫 인코딩**(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터(c data)를 기계학습 모델이 이해할 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 방법 중 하나입니다. 이 기은 각 범주)를 고유한 이진 벡터(binary vector)로 표현하며, 벡터 내에서 해당 범주에 해당하는 위치만 1로 설정하고 나머지 모든 위치는 0...
# Sentence-BERT **Sentence-BERT**(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 **문장 임베딩**(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 ...
# Hunspell Hunspell은 오픈소스 기반의 철자 검사기 checker) 및 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 주로 자연어처리(NLP) 분야에서 텍스트의 철자 오류를 감지하고 제안을 제공하는 데 사용됩니다. LibreOffice, OpenOffice, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 소...