# Hunspell Hunspell은 오픈소스 기반의 철자 검사기 checker) 및 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 주로 자연어처리(NLP) 분야에서 텍스트의 철자 오류를 감지하고 제안을 제공하는 데 사용됩니다. LibreOffice, OpenOffice, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 소...
검색 결과
"자연어처리"에 대한 검색 결과 (총 100개)
# 불용어 ## 개요 **용어**(Stopword)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 분석에 중요한 의미를 가지지 않는 것으로 간주되는 단어들을 말한다. 일반적으로 문장의 구조를 이루기 위해 자주 등장하지만, 실제 의미 분석이나 정보 추출 과정에서 기여도가 낮은 단어들이 여기에 해당된다. 예를 들어, 한국어에서...
# 텍스트 데이터 필터링 ## 개요 텍스트 필터링(Text Data Filtering)은어처리(NLP, Natural Language)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 하는 기술입니다. 이 과정은 원시 텍스트 데이터에서 분석이나 모델 학습에 불필요하거나 방해가 되는 요소를 제거하거나 선택적으로 보존함으로써 데이터의 품질을 향상시키고 처리 효율성을 높이...
# 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, ...
# 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...
# Paragraph2Vec ## 개요 **Paragraph2Vec**(또는 **Doc2Vec**)은 자연어처리(NLP) 분야에서 문서(Document) 또는 문단(Paragraph)을 고정된 차원의 밀집 벡터(Dense Vector)로 표현하는 기술입니다. 이 기술은 단어 수준의 표현 학습인 **Word2Vec**의 확장판으로, 단어가 아닌 더 큰 텍...
# 최장 공통 부분 수열 ## 개요 **최장통 부분 수열**(Longest Subsequence, 이하 LCS)은 개 이상의 문자열(또는 수열)에서 동시에 나타나는 **부분 수열**(subsequence) 중 가장 긴 것을 찾는 문제입니다. 이 알고리즘은 **자연어처리**(NLP), **생물정보학**, **버전 관리 시스템**(예: `git diff`)...
정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...
# 공출현 행렬 ## 개요 **공출 행렬**(Co-occurrence)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 핵심적으로 사용되는 데이터 구조이다. 이 행렬은 특정한 문맥 창(window) 내에서 함께 등장하는 단어들의 빈도를 기록함으로써, ...
# 가상 비서 ## 개요 **가상 비서**(Virtual Assistant, VA)는 인공지능(AI) 기술, 특히 자연어처리(NLP)와 음성 인식 기술을 기반으로 사용자와 상호작용하며 다양한 임무를 수행하는 소프트웨어 기반의 디지털 에이전트이다. 사용자는 음성 또는 텍스트 입력을 통해 질문하거나 지시를 내리면, 가상 비서는 이를 이해하고 적절한 응답을 ...
# 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...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...
# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...
# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...
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...
# 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...
# FastText FastText는 페이스북(Facebook AI Research, FAIR에서 개발한 오픈소스 라이브러리로, 텍스트 분류 및 단어 표현 학습을 위한 효율적이고 확장 가능한 자연어처리(NLP) 도구입니다. FastText는 기존의 단어 임베딩 기법인 Word2Vec과 유사한 목표를 가지지만, **서브워드(subword) 정보**를 활용함...
# 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...