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(NER), 품사 태깅(POS …
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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, 트랜스포머는 자기 주의(Self-…
WordPiece 개요 WordPiece는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머 기반 언어 모델에서 핵…
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 특징으로 하며, 다양한 자연…
오류 탐지 개요 오류 탐지(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등 다양한 응용 분야에…
논리적 일관 개요 논리적 일성(Logical Cons)은 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG 시스템이 생성하는 텍스트가부적으로 모순이 일관된 논리 구조를 유지하는 정도를 의미합니다. 즉, 생성된 문장이나 문단들이 서로 충돌하지 않고, 주어진 맥락 속에서 타당한 추론과 연결을 보여야 한다는 원칙입니다. 이는 자연어 생성 시…
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 비서, 고객…
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) 연구팀에 의해 제안된 BART는…
학술 논문 요약 개요 학술문 요약(Academic Paper Sumization)은 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의용 기술 중 하나로, 학적으로 작성된 논문의 주요 내용을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 의미합니다. 이 기술 연구자, 학생, 전문가들이 방대한 양의 학술 자료를 빠르게 이해하고 정보를 추출할 수 있도록…
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 JAX 프레임워크와 호환되며, 전이학습…
미세 조정 개요 미세 조정(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다. 특히 자연어 처…
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 전혀 다른 접근 방식을 취하며…
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 다양한 이해관계…
T5: Text-to-Text Transfer Transformer 개요 T5(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 문자 그 하나의 통일된 프레임크로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리 작업은스트를 입력받아 텍스…
기사 요약 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플랫폼, 검…
파인튜닝 개요 파인튜닝(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 과제나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 파인튜닝은 전이학습(Transfer Learning)의 핵심 기법으로 자리 잡았으며, BERT, G…
Bias Benchmark for QA 개 Bias Benchmark for QA질문-응답 시스의 편향 평가 벤치마크)는 인공지능 기반 질문-응답(Question Answering, QA 모델에서 발생 수 있는 사회적,화적, 성, 인종적 편향을 체계적으로 평가하기 위해 설계된 벤치마크 데이터셋 및 평가 프레임워크입니다. 최근 대규모 언어 모델(Large L…
텍스트 요약 개요 텍스트 요약( Summarization)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 주요 응용 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 핵심 내용을 보하면서 그 길이를 줄여 요약본 생성하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 대량의 텍스트 데이터 효율적으로 소화하고 이해하기 위해 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약, 법…
요약 생성 개요 요약 생성(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, 보고서 등)를 빠르게…
CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 개요 CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 티모달 인공지능 모델로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 모델과 달리, 특정 태스…