언어학 개요 **언어학**(言語學, Linguistics) 인간 언어의 구조, 기능, 역사, 사용, 그리고 언어의 본질을 과학적으로 연구하는 **인문학**의 핵심 분야 중 하나이다. 언어학은 단순히 특정 언어를 배우는 것을 넘어서, 모든 인간 언어에 공통적으로 나타나는 보편적인 법칙과 특성을 탐구하며, 언어가 어떻게 작동하고, 어떻게 습득되며, 사회와...
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# 언어 모델 ## 개요 **언어 모델**(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률...
# 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...
# 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...
# Damerau-Levenshtein 거리 ## 개요 **amerau-Levenshtein 거리**(Damerau-Levenshtein Distance)는 두 문자열 간의 유사도를 측정하는 편집 거리(Edit Distance)의 일종으로, 문자열을 서로 변환하기 위해 필요한 최소 편집 연산의 수를 계산한다. 이 거리는 러시아 수학자 **블라디미르 레벤...
# 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...
# 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...
# Latent Semantic Analysis ## 개요 **잠재 의미 분석**(Latent Analysis, LSA)은 자연 처리(Natural Language Processing, NLP)야에서 문서 간의 의미적 유사성을 추출하기 위해 개발된 통계적 기법이다. LSA는 단어와 문서 간의 관계를 행렬 형태로 표현한 후, 차원 축소 기법을 활용하여 잠...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR)에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 표현 학습과 텍스트 분류를 위한 효율적인 머신러닝 도구입니다. 특히 단어 임베딩 생성과 텍스트 분류 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존의 Word2Vec과 비교해 하위 문자 단위(subword) 정보를 활용함으로써 희...
Stopword Removal 개요 **Stopword Removal**(불용어 제거)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 전처리 과정의 핵심계 중 하나로, 텍스트 분석의 효율성과 정확도를 높이기 위해 자주 사용되는 기술입니다. 이 과정은 문장 내에서 의미적 기여도가 낮거나 문맥 분석에 거의 영향을 주지 않는...
# n-그램 모델## 개요 **n-그램 모델**(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 *n-1*개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-...
# GPT ## 개요 **GPT**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 ...
GPT ##요 GPT(Generative Pre-trained)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 **대규모 언어 모델**(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 인공지능 모델입니다. GPT는 **변환기**(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 양의 텍스트 데이터...
# Lemmatization ## 개요 **Lemmatization**(표제어 추출)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 전처리 기법 중 하나로, 단어를 그 언어적 원형(표제어, lemma)으로 환원하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 영어에서 "running"은 "run", "better"은 "good...
# Embedding ## 개요 **임베딩**(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 **고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터**(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 ...
# 단어-문서 행렬 ## 개요 **단어-문서 행렬**(Term-Document Matrix, TDM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 정보 검색(Information Retrieval) 분야에서 텍스트 데이터를 수치화하여 분석하기 위한 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 이 행렬은 여러 문서의 집합에서 각 ...
GPT ##요 **G**(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 시리즈로, 자연어를 생성하고 이해하는 데 특화된 딥러닝 기반의 신경망 아키텍처입니다. GPT 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 방대한 텍스...
# 정규화 ## 개요 **정규화**(Normalization) 자연어 처리(Natural Language Processing, N)에서 텍스트 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 다양한 형태의 텍스트를 일관된 형식으로 변환하여 분석의 정확도 효율성을 높이는 과정을 의미합니다. 원시 텍스트는 사용자 입력, 웹 크롤링, 문서 스캔 등 다양한 경로를 통해 수집되...
# Smoothing ## 개요 **Smoothing**(스무딩)은 데이터 과학 및 통계학에서 잡음(noise)을 줄이고 데이터의 일반적인 패턴이나 추세를 더 명확하게 드러내기 위해 사용되는 기법입니다. 특히 불규칙한 데이터나 불완전한 확률 분포 추정 시, 과적합(overfitting)을 방지하고 보다 일반화된 모델을 만들기 위해 중요하게 활용됩니다. ...
# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...