# 딥러닝 기반 방법 ## 개요 딥러닝 기반 방법은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 다층 구조를 활용하여 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습하는 기술입니다. 특히 깊은 네트워크 구조(즉, 여러 개의 은닉층을 가진 구조)를 사용함으로써 기존의 머신러닝 기법들이 해결하기 어려웠던 고차...

# 맥락 의존성 ## 개요 **맥락 의존성**(Context Dependency)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 의미가 단어나 문장 자체보다는 그 주변의 언어적 또는 비언어적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 개념을 의미한다. 인간 언어는 고도로 맥락에 의존적이며, 동일한 표현이 상황에 따라 완전히...

# Sennrich et al. (2016) ## 개요 Sennrich et al. (2016)은 자연어처리, 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분야에서 중요한 전환점을 마련한 논문으로, **백워드 번역**(Back-Translation)과 **서브워드 유닛**(Subword Units) 기반의 **바이트 페어 인코딩*...

# 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...

# 어텐션 메커니즘 ## 개요 **어텐션 메커니즘**(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게...

# 번역 시스템 ## 개요 **번역 시스템**(Translation System)은 한 언어로 표현된 텍스트를 다른 언어로 자동으로 변환하는 기술 및 시스템을 의미합니다. 특히 **기계 번역**(Machine Translation, MT) 분 핵심 기술로, 자연어 처리(NLP)의 중요한 응용 사례 중 하나입니다. 번역 시스템은 문서 번역, 웹사이트 현지...

# 트랜스포머 아처 ## 개요 **트스포머**(Transformer) 아처는 자연어(NLP) 분야 혁명적인 변화를끌어낸 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 딥마인드 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서 처음 소개되었습니다. 기존의 순적 처리 방식(RNN LSTM 등)에 의존하던 자연어 모델들과 달리, 트랜스포머...

# 기계 번역 기계역(Machine Translation, MT은 컴퓨터가 하나 자연어(소스어)로 작성된 텍스트를 다른 자연어(타겟 언어)로 자동으로 변환 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 기술의 한 분야입니다. 이 기술은 국제 커뮤니케이션, 문서 번역, 웹 콘텐츠 지역화, 실시간 통역 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하며...

# GPT ## 개요 GPT(G Pre-trained Transformer) 오픈AI(OpenAI)에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인과를 이룬 대표적인 생성형 인공지능 모델이다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방...

# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...

# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...

# 트랜스포머 ## 개요 **트랜스포머**(Transformer는 2017년 구과 유니버시티 오브 토론토 연구진이 발표한 논문 *"Attention is All You Need"*에서안된 딥러닝 기반의 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 신경망 아키텍처입니다. 이 모델은 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)과 달리...

# 언어 모델링 ## 개요 **언어 모델링**(Language Modeling)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)의심 기술 중 하나, 주어진어 시퀀스(문장 또는 문맥)가 자연스러운 언어로 구성될 확률을 계산하는 작업을 말합니다. 즉, 언어 모델은 "어떤 문장이 인간 언어로 얼마나 자연스러운가?"를 수학적으로 평가하...

# Positional Encoding ## 개요 **Positional Encoding**(치 인코딩)은 자연 처리(NLP)야에서 사용되는 인지능 모델, 특히 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처에서 핵심적인 구성 요소 중입니다. 트랜포머는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 시퀀스 데이터의 순서 정보를 내재적으로 처...

# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...

# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...

# 자동 번역 자동 번역(Automated Translation) 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템을 이용해 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 변환하는 기술을 말합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 분야 중 하나이며, 데이터과학과 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 사이 급속도로 ...

# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...

# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...