토큰 (Token) 토큰(Token)은 컴퓨팅 및 언어 처리 분야에서 원시 데이터 스트림을 의미 있는 최소 단위인 '토큰'으로 분할하는 과정을 지칭합니다. 이는 주로 프로그래밍 언어의 컴파일 과정인 렉싱(Lexing)이나 자연어 처리(NLP)의 전처리 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 토큰은 문맥에 따라 문자, 단어, 구절, 또는 특수 기호 등 다양한 …
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순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 개요 순환 신경망(Recurrent Neural Network, 약자 RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 시계열 데이터나 연속된 데이터 시퀀스를 처리하는 데 특화된 아키텍처입니다. 기존 전진 신경망(Feedforward Neural Network)이 입력과 출력이 독립적이라고 가정하는 …
어휘 분석 (Lexical Analysis) 어휘 분석(Lexical Analysis)은 컴파일러의 첫 번째 단계로, 소스 코드 문자열을 의미 있는 최소 단위인 토큰(Token)의 시퀀스로 변환하는 과정입니다. 이 단계를 수행하는 프로그램은 일반적으로 렉서(Lexer) 또는 스캐너(Scanner)라고 불립니다. 어휘 분석은 프로그래밍 언어의 구문적 구조를 …
GRU (Gated Recurrent Unit) GRU(Gated Recurrent Unit, 게이트드 리커런트 유닛)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 한 변형 모델로, 장기 의존성 문제(Long-term Dependency Problem)를 해결하기 위해 설계된 알고리즘입니다. 2014년 키라(KyungHyun Ch…
N-gram N-gram(엔그램)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 통계적 언어 모델링에서 사용되는 연속된 단어(또는 문자)의 시퀀스입니다. 여기서 'N'은 시퀀스의 길이를 나타내는 정수 변수로, N=1일 때는 유니그램(Unigram), N=2일 때는 바이그램(Bigram), N=3일 때는 트라이그램(Trigra…
HEVC (High Efficiency Video Coding) 개요 HEVC(고효율 비디오 코딩, High Efficiency Video Coding)는 H.264/AVC의 후속 표준으로 개발된 차세대 영상 압축 기술입니다. 국제전기통신연합(ITU-T)의 VCEG와 국제표준화기구(ISO/IEC)의 MPEG가 공동으로 개발한 이 코덱은 공식 명칭인 H.26…
Out-of-Vocabulary 개요 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 Out-of-Vocabulary(OoV)는 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 처리하는 시스템이 사전에 정의된 어휘 집합(Vocabulary)에 포함되지 않은 단어를 마주했을 때 발생하는 문제로, 모델…
Attention 메커니즘 개요 어텐션(Attention) 메커니즘은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝 기법 중 하나입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중하도록 유도함으로써, 정보 처리의 효율성과 정확도를 크게 향상시킵니다. 어텐션은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 …
ELMo 개요 ELMo(Embeddings from Language Models)는 자연어처리(NLP) 분야에서 획기적인 성과를 이룬 문맥 기반 단어 임베딩(contextualized word embedding) 기술 중 하나로, 2018년 앨리슨 패리스키(Allison Parrish)와 마일스 루트(Miles Luft) 등이 아닌 앨런 AI 연구소(All…
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 "GloVe"로, 자연어 처리 분야의 단어 임베딩 기법입니다. 1. 먼저 GloVe의 기본 개념과 배경을 정리하겠습니다. GloVe는 Stanford NLP 그룹에서 2014년에 제안한 단어 임베딩 방법 Global Vectors for Word Represen…
<Thinking> 이 요청은 한국어 위키 형태의 전문적인 정보 문서 작성을 요구합니다. 주제는 "Word2Vec"으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 매우 중요한 단어 임베딩 기술입니다. 문서 구성을 계획해보겠습니다: 1. 개요 섹션 - Word2Vec의 기본 정의와 중요성 2. 역사적 배경 - 개발자와 등장 시기 3. 핵심 개념 설명 - 분산 표현과 벡…
CBOW (Continuous Bag‑of‑Words) 모델 개요 CBOW(Continuous Bag‑of‑Words)는 워드 임베딩(word embedding)을 학습하기 위한 대표적인 신경망 모델 중 하나이며, Word2Vec 프레임워크에서 제시된 두 가지 기본 아키텍처(다른 하나는 Skip‑gram) 중 첫 번째 모델이다. 입력으로 주변 단어(cont…
ast.NodeTransformer ast.NodeTransformer는 Python의 표준 라이브러리 ast(Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리) 모듈에 포함된 클래스로, 파이썬 코드를 파싱한 후 그 구조를 분석하고 수정하거나 변환하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 클래스는 코드 변환(code transformation), 정적 …
맥락 의존성 개요 맥락 의존성(Context Dependency)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 의미가 단어나 문장 자체보다는 그 주변의 언어적 또는 비언어적 맥락에 따라 달라질 수 있다는 개념을 의미한다. 인간 언어는 고도로 맥락에 의존적이며, 동일한 표현이 상황에 따라 완전히 다른 의미를 가질 …
Optical Character Recognition 개요 Optical Character Recognition(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인 보조 기술, 문서 …
동시출현 행렬 개요 동시출현 행렬(Co-occurrence Matrix)은 자연어처리(NLP) 분야에서 언어의 통계적 구조를 분석하고 단어 간의 의미적 관계를 모델링하는 데 사용되는 중요한 데이터 구조입니다. 이 행렬은 특정한 문맥 내에서 두 단어가 함께 등장하는 빈도를 기록하며, 단어의 분포 가설(Distributional Hypothesis) — "비슷…
의도 파악 의도 파악(Intent Detection)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 핵심 기술 중 하나로, 사용자가 자연어로 입력한 문장이나 발화에서 사용자의 목적 또는 행동 의도를 추론하고 분류하는 작업을 말합니다. 이 기술은 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 시스템 등 다양한 인공지능 기반 애플리케이션에…
BERT-Base BERT-Base는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 가져온 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT) 모델의 기본 버전 중 하나로, 구글 연구팀에 의해 2018년에 발표되었습니다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델과 달리 문장 내 모든 단어를 양방향 맥락(…
Sentence-BERT 개요 Sentence-BERT(SBERT)는 문장 단위의 의미를 고정된 차원의 벡터(임베딩)로 효과적으로 표현하기 위해 개발된 자연어처리(NLP) 모델이다. 기존의 BERT 모델은 토큰 단위의 표현 능력은 뛰어나지만, 문장 전체의 의미를 하나의 벡터로 표현하는 데는 비효율적이었으며, 특히 문장 유사도 계산과 같은 작업에서 반복적인 …
개체명 인식 개요 개체명 인식(Named Entity Recognition, 이하 NER)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야의 핵심 기술 중 하나로, 텍스트 내에 등장하는 특정 유형의 명명된 실체(named entities)를 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, "서울은 대한민국의 수도입니다."라는 문장…