# 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...
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"GPT"에 대한 검색 결과 (총 112개)
# 형태소 결합 오류## 개요 **형태소 결합 오류**(Morph Combination Error)는어처리(NLP, Language Processing) 분에서 한국어와 형태소 언어에서 자주 발생하는 맞춤법 오류 유형 중 하나입니다. 한국어는 단어 여러 형태소(: 접두사,간, 접미사, 어미 등)의 조합으로 구성되는 특성을 가지며, 이들 형태소가 문법적으로...
# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 자연어 처리(Natural Language, NLP)술을 기반으로자와 텍스트 음성 형태의 대화를 주고받는 인공지능 기반 응용 시스템이다. 챗봇은 고객 서비스, 정보 검색, 교육,강 상담, 이커머스 등 다양한 분야에서 활용되며, 기업의 운영 효율성 향상과 사용자 편의성 제고에 기여하고 있다. 최근 딥러닝과 ...
# RNN (Recurrent Neural Network) ## 개요 **RNN**(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터나 순적 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 딥러 기반 신경망 모델입니다. 일반적인 피포워드 신경망(Feed Neural Network)이 입력 데이터를 독립적인 단위로 간주...
# Pragmatic Analysis ## 개요 **Pragmatic Analysis**(실용 분석)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 **맥락**(context)을 고려하여 문장의 진정한 의미를 이해하는 핵심 기술입니다. 문법적 구조(syntax)나 어휘적 의미(semantics)만으로는 파악할 ...
# Exploring the Limits Transfer Learning ## 개요 **전 학습**(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분...
# Dialogue Management ## 개요 **대화 관리**(Dialogue, 이하 DM)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP 분야 중 대화 시스템(Dialogue Systems)의 핵심 구성 요소로, 사용자와 시스템 간의 의미 있는 상호작용을 유지하고 목표 지향적 또는 비목표 지향적 대화를 효과적으로 이끌어내...
# 자동 응답 시스템 ## 개요 자동 응답스템(Automatic System, ARS은 인공지능술, 특히 음성 인식 및어 처리(NLP 기술을 활용하여 사용자의 음성 또는 텍스트 입력을 자동으로 분석하고 적절한 응답을 제공 시스템이다. 이 시스템은 고객 서비스, 콜센터, 스마트 홈 기기, 모바일 앱 등 다양한 분야에서 활용되며, 인간의 개입 없이도 기본적...
# 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...
# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# 프롬프트 기반 추 ## 개요**프롬프트반 추론**(-based Reasoning) 인공지능, 대규모 언 모델(Large Language Models,LM)의 성능을 평가하고 향상시키기 위한 핵심적인 방법론 중 하나입니다 이 기법은 모델이 주어진(프롬프트)을 바으로 논리적 사고, 추론, 해결 능력을 발휘하도록 유도하는 방식으로, 전통적인 지도 학습 방식...
# 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,...
# 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...
# 사전 학습 **사전 학습**(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 **전이 학습**(Transfer Le...
# 질문 응답 ## 개 질문 응답(Questioning, QA) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심야 중 하나로, 주어진 질문에 대해 자연어로 정확한 답변을 생성하거나 추하는 기술을 의미. QA 시스은 단순한 정보 검색을, 질문의 의미를하고, 관련 문서나식에서 정확한을 도출하는 중점을 둔다. 기술은 챗, 가상...
# BART ## 개요 **BART**(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 **시퀀스-투-시퀀스**(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구...
# 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...
# 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...