챗봇 ## 개요 **봇**(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙...
검색 결과
"언어 모델"에 대한 검색 결과 (총 172개)
# 소스-투-소 변환 소스-투-소 변환(Source-to-Source Compilation, 또는 Source-to-Source Transformation)은 하나의 프로그래밍 언어로 작성된 소스 코드를 다른 프로그래밍 언어로된 소스 코드로 변환하는 기술입니다 이 과정은 기존의 소스 코드를 분석하고, 의미를 유지하면서도 대상 언어의 문법과 관용구에 맞게 ...
인간 피드백 ## 개요**인간 피드 수집**(Human Feedback Collection)은 인공지능(AI) 시스템, 특히 머신러닝 모델의 성능 향상과 행동 조정을 위해 인간의 판단, 평가, 선택 등을 수집하는 과정을 말합니다. 이는 주로 강화학습 기반 모델(예: LLM, 로봇 제어 등)의 학습 데이터를 보완하거나, 모델의 출력 결과에 대한 질적 평가를...
# 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 모...
# 생성 편향성 ## 개요 **성 편향성**(ative Bias)은 생성형 인공지능 모델 생성하는 콘텐츠가 특정 집단, 관점, 또는 사상에 대해 불균형하게 반영되거나 차별적인 경향을 보일 발생하는 문제를 의미합니다. 이 모델의 학 데이터, 알고리즘계, 평가 기준 등 다양한 요인에서 기인하며, 특히 생성형 언어 모델(Large Language Models...
# RLHF ## 개요 **RLHF**(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간의 피드백을 통한 강학습)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 모델의 출력 품질을 향상시키기 위해 사용되는 학습 기법입니다. 이은 인간이 모델의 출력 결과에 대해 선호도를 평가하고, 그 피드백을 기반으로 강화학습 알고리즘...
# 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...
# NLTK ## 개요 NLTK(Natural Language Toolkit는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 파이 기반의 강한 오픈소스 라이브러리입니다.2001년 스티븐 반드레브(Steven Bird), 에반 클라이너(Ewan Klein), 에드워드 로프터스(Edward Loper) 등에 의해 개발되었으...
# BERT ## 개요 **BERT**(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 **양방향 컨텍스트**(Bidirectional...
# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...
# Neural Machine Translation ## 개요 **Neural Machine Translation**(하 NMT)은 딥러 기반의 자연어 처리 기술, 기계 번역의 정확도와 자연스러움을 크게 향상시킨 혁신적인 방법입니다. 기존의 통계 기반 기계 번역(Statistical Machine Translation, SMT)과 규칙 기반 번역 시스템...
# 자동 번역 자동 번역(Automated Translation) 인간의 개입 없이 컴퓨터 시스템을 이용해 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 변환하는 기술을 말합니다. 이는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 분야 중 하나이며, 데이터과학과 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 최근 몇 년 사이 급속도로 ...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...
# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...
# 접속사 ## 개요 접속사(接續, Conjunction) 문장 내에서 단, 어구, 절, 또는 문장을 연결하여 문맥의 흐름을 자연스럽게 만들어 주는 품사입니다. 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)에서 접속사는 문장 구조 분석, 의미 분석, 오류 탐지 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 특히 한국어에서는 접속사의...
# 장기 기억 신경망## 개요 **장기 신경망**(Long Short-T Memory, LSTM)은 순환 신망(Recurrent Neural Network,NN)의 한형으로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계 인공신경망 구조입니다. 전통적인 RNN은 장기 의존성(long-term dependencies) 문제, 즉 오래된 정보...
# N-그램## 개요 **N-그램**(N-gram)은어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어 모델(Language Modeling)에리 사용되는 기초적인 통계적 기법이다. N-램은 연속 N개의 아이템(item)으로 구성된 부분열을 의미하며, 언어 처리에서는 주로 연속된 N개 단어(word) 또는 음소(phoneme...
# 의료 진단델 의료 진단 모델(Mical Diagnosis Model)은 인공능 기술을 활용하여 환자의상, 검사 결과 의료 영상 유전자 정보 등의 데이터를 분석해 질병을 진단하거나 진단 보조하는 시스템입니다. 이 모델들은 최근 딥러닝, 머신러닝, 자연어 처리 기술 발전 덕에 의료 분야에서 빠르게 도입되고 있으며, 진단의 정확도 향상과 의료진의 업무 부담...
# 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, ...
# Vocabulary Augmentation 개요 **Vocabulary Augmentation어휘 증강)은 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 언어 모델의 성능 향상을 위해 기존 어휘 집합(vocabulary)을 확장하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 특히, 기계 번역, 텍스트 생성, 감성 분석, 질의 응답 시...