# Okt: 한국어 자연어 처리를 위한 형태소 분석기 OktOpen Korean Text)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 개발된 오픈소스 형태소 분석기입니다. 주로 **한국어 텍스트를 형태소 단위로 분리하고 품사 태깅**하는 데 사용되며, Python 환경에서 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. Okt는 기존의 다양한 한국어 형태소 분석기들에 ...
검색 결과
"전처리"에 대한 검색 결과 (총 207개)
# 검색어 자동 완성 ## 개요 **검색어 자동 완성**(Search Query Autocomplete)은 사용자가색 창에 문자를 입력 때, 시스템이 실시간으로 관련 검색어를 제안주는 기술입니다. 이 기능은 사용자 경험을 개선하고, 검 속도를 높이며, 입력 오류를 줄이는 데 기여합니다. 주로 웹 검색 엔진(Google, Naver 등), 이커머스 사이트...
음성 인식## 개요 성 인식(Voice 또는 Speech Recognition)은 인간의 음성을 기계가 이해하고 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합 결과물로, 스마트폰 비서(예: Siri, Google Assistant), 실시간 자막 생성, 고객 서비스 챗봇, 의료 기...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...
# Tokenization ## 개요 **토큰화(Tokenization)**는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 전처리 단계 중 하나로, 텍스트를 있는 단위인 **토큰**(Token)으로 나누는 과정을 의미합니다. 이 과정은 언어의 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 첫 번째 단계로, 이후의 ...
# AI 기반 영 진단 ## 개요 AI 기반 영상 진단은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 활용하여 의료 영상(Medical Imaging)을 분석하고 질병을 자동으로지, 분류, 진단하는 기술이다. 주로 X선, CT(컴퓨터 단층 촬영), MRI(자기공명영상), 초음파, 맘모그램 등 다양한 의료 영상 자료를 대상으로 한다...
# 연속형 ## 개요 **연속형**(Continuous type은 데이터과학에서의 측정 방식과 값의 성격에 따라 분류하는 데이터 유형 중 하나로, 특정 구간 내에서 무한히 많은 값을 가질 수 있는 수치 데이터를 의미합니다. 연속형 데이터는 이산형 데이터와 대조되며, 주로 물리적 측정값(예: 길이, 무게, 온도, 시간 등)에서 나타납니다. 이 데이터 유형...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의 구두 언어를 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은공지능(AI), 자연어 처리(NLP), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합적 성과로 발전해왔으며, 스마트폰, 스마트 스피커, 고객 서비스 챗봇, 실시간 자막 생성 등 일상생활 곳곳에서...
# WebText2 ## 개요 **WebText2**는 대규모 텍스트 데이터셋 중 하나로, 주로 자연어(NLP) 및 언어 모델 훈련을 위한 목적으로 개발된 데이터 수집 프로젝트의 결과물입니다. 이 데이터셋은 인터넷 상의 다양한 공개 텍스트 자원을 크롤링하여 구축되었으며, 특히 **GPT-2**(Generative Pre-trained Transforme...
# Levenshtein 거리 Levenshtein 거리(LD, 레벤슈타인 거리)는 두 문자열 간의 유사도를정하는 데 사용 **편집 거리Edit Distance)의 형태로, 하나 문자열을 다른 문자로 변환하는 필요한 최소 편집 연산수를 나타냅니다. 이 개념 1965년 러시아 수학자블라디미르 레슈타인**(ladimir Levenshtein)에 의해 제안되었...
특성 변수 개요 **성 변수**(Feature Variable), 또는 단히 **특성**(Feature), **입력 변수**(Input Variable)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 모델이 학습하거나 예측을 수행하는 데 사용하는 데이터의 개별적인 속성(attribute)을 의미합니다. 예를 들어, 집값 예측 모델에서 방의 수, 면적, 위치, 연...
# 재현성 ## 개요 **재현성**(Reducibility)은 데이터 과학 및 연구 전반에서 핵심적인 원칙 중 하나로, 동일한 데이터, 코드, 환경, 조건 하에서 수행된 분석이 동일한 결과를 도출 수 있는 능력을합니다. 재현성 과학적 신성과 투명성을 보장하며, 연구 결과의 검증 가능성과 협업 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 데이터 과학 분야에서는 ...
# 특성 ## 개요 데이터과학에서 **특성**(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ ...
# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...
K-Fold 타 인코딩 개요 **K-Fold 타겟 인코딩**(K-Fold Target Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환 고급 인코 기법 중 하나로, 특히 **과적합**(Overfitting) 방지하기 위해계된 방법입니다. 범주형 변수의 카테고리를 해당테고리에하는 타겟 변수의 평균값으로 대체하는...
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...
K-means -means는 대적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 **K개의 클러스터**(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 ...
# 요약 ## 개요 자연어처리(Natural Language, NLP)에서 **요약ummarization)**은 긴 텍스트의 핵심 정보를 간결하고 이해하기 쉬 형태로 재구하는 기술을 의미. 이는 문서,스 기사,고서, 연구 논문 등 다양한 텍스트 자료의 정보를 효율적으로 전달하는 데 중요한 역할을 하며, 정보 폭증 시대에 사용자들이 빠르게 주요 내용을 파...
# Doc2Vec **Doc2Vec**은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 **임베딩 기법**으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터...
# 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...