어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. **어휘 확장**(Vocabular...
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"언어 모델"에 대한 검색 결과 (총 81개)
# Global Vectors for Word Representation**Global Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 **언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypot...
# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# 코퍼스 ## 개요 **코퍼스**(Corpus)는 자연어(NLP, Natural Language Processing) 분에서 핵심적인 자료로, 특정 목적을 위해 체계적으로 수집·정리된 **대규모 텍스트 데이터의 집합**을 의미한다.수형은 '코퍼스(corpus)', 복수형은 '코퍼스(corpora)'로 사용된다. 자연어처리 시스템은 언어의 구조, 의미,...
# 도메인별문 용어 사전 ## 개 자연어처리(Natural Language, NLP)야에서 **오류정**(Error Correction)은 사용자의 입력 텍스트에 포함된 철자, 문법, 의미적 오류를 자동으로 식별하고 수정하는 기술을 의미합니다. 이 과에서 **도메인별 전문 용어 사전**(Domain-Specific Terminology Dictionar...
# 자연어처리 자연어처리(Natural Language Processing, NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간이 일상적으로 사용하는 언어(자연어)는 문법적 구조, 맥락, 암시, 감정 등 복잡한 요소를 포함하고 있어, 이를 기계가 정확히 해석하고 응답하는 것은 오랜 기간 동안 어려운 과제였습니다...
# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...
# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...
# Masked Language Model ##요 **Masked Language Model**(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 **BERT**(Bidirec...
# 다의어 처리다의어 처리(disambiguation ofsemous words)는어처리(Natural Language Processing,LP) 분야 중요한 과제 중 하나, 하나의 단어가 문맥에 따라 여러 의미를 가질 수 현상인 **다의어**(polysemy를 해결하는 기술을 의미. 자연어는 모호성(ambiguity)이 많은 언어 체계이기 때문에, 동일한...
# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...
# 의미 분석 ## 개요 **의미 분석**(Semantic Analysis)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 표면적인 구조(문법)를 넘어서, 텍스트가 전달하는 **의미**()를 이해하고 해석하는 과정을 말합니다. 이는 단어, 문장, 문단 단위에서 언어의 진정한 의미를 추출하고, 문맥에 따라 다르...
음성 인식## 개요 성 인식(Voice 또는 Speech Recognition)은 인간의 음성을 기계가 이해하고 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합 결과물로, 스마트폰 비서(예: Siri, Google Assistant), 실시간 자막 생성, 고객 서비스 챗봇, 의료 기...
삽입 ##요 자연처리(Natural Language Processing NLP) 분야에서 **삽입**(Insertion)은 텍스트의 특정 위치 새로운 토큰(token),어, 문장 또는 단위를 추가 편집 연산의 한 형태입니다. 이는계번역,스트 생성, 문장 보완, 오류 수정, 그리고 요약 등 다양한 NLP 작업에서 핵심적인 역할을 하며, 언어의 유창성과 의...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...
# Tokenization ## 개요 **토큰화(Tokenization)**는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 전처리 단계 중 하나로, 텍스트를 있는 단위인 **토큰**(Token)으로 나누는 과정을 의미합니다. 이 과정은 언어의 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 첫 번째 단계로, 이후의 ...
# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot)은 인지능(AI), 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML) 등의 기술을 활용하여 인간과 대화 형태로 소통할 수 있도록 설계된 소프트웨어 프로그램입니다. 주로 텍스트 기반의 대화를 통해 사용자의 질문에 답변하거나, 특정 작업을 수행하는 자동화 시스템으로 활용됩니다. 챗봇은 고객 서비스, 마케팅, 내부 업무 자...
# 딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데...
# 트라이그램 트라이그램(Tr)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 텍스트의 언어적조를 모델하는 데 사용되는 통적 언어 모델의 한 형태입니다. 특히 **N-그램(N-gram)** 모델의 일종으로, 연된 세 개의 단어(또는 토큰)로 구성된 단위를 기반으로 언어의 확률적턴을 분석하고 예측하는 데 활용됩니다. 트...