# 문법 교정 ## 개요 문법 교정(Grammar Correction)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분에서 중요한 기능 중 하나로, 사용자가 작성한 텍스트에서 문법 오류를 자동으로 탐지하고 이를 올바른 형태로 수정하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 교육, 출판, 번역, 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히...

# 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. ...

# 분산 표현 ## 개요 **분산**(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 **희소 표현**(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분...

# Skip-gram ## 개요 **-gram**은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 **단어 임베딩**(Word Embedding) 기법 중 하나로, **워드투벡**(Word2Vec) 모델의 두 가지 아키텍처 중 하나이다. 다른 하나는 CBOW(Continuous Bag of Words)이...

# Out-of-Vocabulary ## 개요 **Out-of-V**(OOV, 어휘 외어)는 자연처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서, 언어 모델이나 텍 처리 시스템 학습 과정에서하지 못한 단어를 의미합니다. 이러한 단어는 모델 어휘 사전(vocabulary)에 포함되어 있지 않기 때문에, 정상적으로 처리하거나 이해...

# 맞춤법 교정 맞춤법 교정(Orthographic Correction)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용자의 텍스트에 포함된 **맞춤법 오류**를 자동으로 탐지하고 수정하는 기술을 의미합니다. 한국어 같이 높은 형태소 복잡성과 음운 규칙을 가진 언어에서 특히 중요한 역할을 하며, 문서 작성 보조, ...

텍스트형 특 ## 개요 **텍스트형 특성**(Text Feature)은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 문자열 형태로 표현된 정보를 의미하며, 숫자형 데이터와 달리 자연어로 구성된 데이터를 포함합니다. 이는 이름, 설명, 리뷰, 문서, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 분석 전에 적절한 전처리와 수치화 과정이 필요합니다. 텍스트...

# Masked Language Modeling ## 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스...

# MediaWiki ## 개요/소개 MediaWiki는 위키 플랫폼의 대표적인 오픈소스 소프트웨어로, **위키백과(Wikipedia)**와 같은 대규모 공동 작업 웹사이트를 구축하는 데 사용됩니다. 2001년에 Magnus Manske에 의해 처음 개발되었으며, 현재는 위키미디아 재단(Wikimedia Foundation)이 주도하여 지속적으로 업데...