# RNN ##요 RNN(Recurrent Neural Network 순환 신경)은 **시계 데이터**(time-series) 또는 **순적 데이터**(sequential data를 처리하기 위해계된 딥러 기반의 신경 모델입니다.적인 피드포워 신경망(for neural network)이 데이터 간의 시간적 순서적 관를 고려하지 반면, RNN **과거의를...

# 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...

# Hunspell Hunspell은 오픈소스 기반의 철자 검사기 checker) 및 형태소 분석기(morphological analyzer)로, 주로 자연어처리(NLP) 분야에서 텍스트의 철자 오류를 감지하고 제안을 제공하는 데 사용됩니다. LibreOffice, OpenOffice, Mozilla Firefox, Google Chrome 등 다양한 소...

# 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, ...

# 스케일드 닷 프덕트 어텐션 스케드 닷 프로덕트 어션(Scaled Dot-Product Attention) 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 핵심적인 어텐션 메커니즘 중 하나로, 특히 트스포머(Transformer) 아키텍처에서 중심적인 역할을 합니다. 이 메커니즘은 입력 시퀀스 내 각 단어 간의 관련성을 효율적으로 계산하여, 모델이 문장의 의미를 보다...

# 최장 공통 부분 수열 ## 개요 **최장통 부분 수열**(Longest Subsequence, 이하 LCS)은 개 이상의 문자열(또는 수열)에서 동시에 나타나는 **부분 수열**(subsequence) 중 가장 긴 것을 찾는 문제입니다. 이 알고리즘은 **자연어처리**(NLP), **생물정보학**, **버전 관리 시스템**(예: `git diff`)...

정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...

# 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...

# 가상 비서 ## 개요 **가상 비서**(Virtual Assistant, VA)는 인공지능(AI) 기술, 특히 자연어처리(NLP)와 음성 인식 기술을 기반으로 사용자와 상호작용하며 다양한 임무를 수행하는 소프트웨어 기반의 디지털 에이전트이다. 사용자는 음성 또는 텍스트 입력을 통해 질문하거나 지시를 내리면, 가상 비서는 이를 이해하고 적절한 응답을 ...

# UDPipe ## 개요 **UDPipe**는 자연어(NLP) 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 도구로, 텍스트의 언어 구조를 자동으로 분석하고 **통합 구조적 구문(Universal Dependencies, UD)** 형식으로 출력하는 기능을 제공합니다. 이 도구는 토큰화(Tokenization), 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging...

# zero-shot 전이 학습 ## 개요 **zero 전이 학습**(Zero-Shot Transfer Learning) 인공지능 특히 기계학습과 자연어 처리 분야에서 중요한 개념 중 하나로, 모델이 **훈련 과정에서 한 번도 본 적 없는 클래스**(unseen classes)에 대해 예측을 수행할 수 있도록 하는 기법입니다. 이는 전이 학습(Trans...

# 파인튜닝 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 대규모 모델, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 간...

# 장기 의존성 연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서장기 의존성**(Long-term dependency)은 언어의 구조적 특성 중 하나로, 문장이나 텍스트 내에서 멀리 떨어져 있는 단어나 구절 사이의 의미적, 문법적 관계를 유지하고 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 자연어가 가지는 순차적이고 맥락 의존적인 특성에서 비롯되며, 인공지...

# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...

단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...

AI ## 개요 **AI**(Artificial Intelligence, 인공지능)는 인간의 지능을 모방하거나 확장하기 위해 설계된 컴퓨터 시스템이나 소프웨어 기술을 의미합니다. 인간이 사고, 학습, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등의 인지적 능력을 수행하는 방식을 기계가 흉내 내도록 하는 것이 AI의 핵심 목표입니다. 현대의 AI는 단순한 자동화를 넘...

다중 헤드 주의 ## 개요 **중 헤드 자기 주의**(-Head Self-Attention)는 자연 처리(NLP) 분야에서리 사용되는 **트랜스포머**(Transformer) 아키텍처의 핵심 구성 요소입니다. 이커니즘은 입력 시퀀스 내의 각 단어(또는 토큰)가 다른 단어들과 어떻게 관계되어 있는지를 병렬적으로 분석함으로써, 문맥적 의미를 효과적으로 포착...

# 단어 임딩 단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델...

언어학 개요 **언어학**(言語學, Linguistics) 인간 언어의 구조, 기능, 역사, 사용, 그리고 언어의 본질을 과학적으로 연구하는 **인문학**의 핵심 분야 중 하나이다. 언어학은 단순히 특정 언어를 배우는 것을 넘어서, 모든 인간 언어에 공통적으로 나타나는 보편적인 법칙과 특성을 탐구하며, 언어가 어떻게 작동하고, 어떻게 습득되며, 사회와...