# 자기 주의 자기 주의(자기어텐션, Self-Attention)는 딥러닝, 특히 인공지능 자연어 처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신망 구성 요소. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 요소가 다른 요소들과 어떻게 관계되는지를 모델이 학습할 수 있도록 하며, 전통적인 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)보다 더 유연하고 강력한 표현 ...
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"NLP"에 대한 검색 결과 (총 227개)
# 스킵-그램 (-gram) ## 개요 스킵-그램(Skip-gram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는어 모델링 기법으로 **워드 임베딩**(Word Embedding) 생성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 스킵-그램은 2013년 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 구글 연구팀이 제...
# 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...
# Byte Pair Encoding **Byte Pair Encoding**(BPE, 바이 쌍 인코딩)은 자연 처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 하위 단어(Subword) 토큰화 기법 중 하나로, 언어 어휘를 고정된 크기의 어휘 집합(Vocabulary)으로 효율적으로 압축하고, 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는...
# ROUGE ## 개요 ROUGE(RCALL-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 주로 **자동 요약**(Automatic Summarization) 또는 **기계 번역**(Machine Translation) 시스템의 출력 결...
# 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,...
# 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...
# C-value ## 개요 **C-value**(씨 밸류)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP와 정보 추출 분야에서 **용어 추출**(Term Extraction)을 위해 사용되는 통계적 지표 중 하나로, 주로 **복합 용어**(multi-word terms)를 자동으로 식별하고 평가하는 데 활용된다. 특히, 기술 ...
# 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...
# 자연어처리 자연어처리(Natural Language Processing, NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간이 일상적으로 사용하는 언어(자연어)는 문법적 구조, 맥락, 암시, 감정 등 복잡한 요소를 포함하고 있어, 이를 기계가 정확히 해석하고 응답하는 것은 오랜 기간 동안 어려운 과제였습니다...
# 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...
# Semantic Role Labeling ## 개요 **의 역할 태깅Semantic Role Labeling,하 SRL) 자연어처리(NLP) 분에서 문장 내의 의미 구조를 분석하는 핵심 기 중 하나입니다.RL은 문장에서서사**(predicate)를 중심으로 그변에 등장하는 구성 요소들이 어떤 **의미적 역할**(semantic role)을 수행하는지...
# 비유적 표현 ## 개요 비유적 표현(Metaphorical Expression)은 문자 그대로의 의미가 아닌 상징적이거나 은유적인 방식으로 사물, 개념, 감정 등을 묘사하는 언어적 기법입니다. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 비유적 표현의 이해와 해석이 인간과 유사한 언어 이해 능력을 구현하기 위한 ...
# 의미 추론 ## 개요 **의미 추론**( Inference)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 **암시적 의미**를 분석하고, 명시되지 않은 정보를 논리적으로 도출하는 과정을 말합니다. 이는 단한 단어나 문장의 의미를 파악하는 것을 넘어서, 문맥, 배경 지식,...
# 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 ...
# Masked Language Model ##요 **Masked Language Model**(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 **BERT**(Bidirec...
# 다의어 처리다의어 처리(disambiguation ofsemous words)는어처리(Natural Language Processing,LP) 분야 중요한 과제 중 하나, 하나의 단어가 문맥에 따라 여러 의미를 가질 수 현상인 **다의어**(polysemy를 해결하는 기술을 의미. 자연어는 모호성(ambiguity)이 많은 언어 체계이기 때문에, 동일한...
# Levenshtein리 Levenshtein 거리(venshtein Distance)는 두열 간의 유사도를 측정하는 데 사용되는 **편집 거리**(Edit Distance)의 한 형태로, 1965년 러시아 수학자 블라디미르 레벤슈타인(Vladimir Levenshtein)에 의해 제안되었습니다. 이 거리는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환하기 위해 ...
# 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...
# CRF: 조건부 확률 필드 (Conditional Random Field) ## 개 조건부 확률 필드(**Conditional Random Field**, 이하 **CRF**)는 주어진 입력 시퀀스에 기반하여 출력 레이블 시퀀스를 예측하는 **확률적 그래프 모델**의 일종입니다. 자연어처리(NLP) 분야에서 특히 토큰 수준의 레이블링 작업, 예를 들...