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"의 비교급이므로 원…
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"질의 응답"에 대한 검색 결과 (총 32개)
문서 간 유사도 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용 분야…
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 능력을…
어휘 확장자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 성능은 모델이 이해하고 처리할 수 있는 어휘의 범위에 크게 영향을 받습니다. 특히 언어는 지속적으로 진화하고, 새로운 단어, 줄임말, 신조어, 전문 용어 등이 등장하기 때문에, 모델의 어휘가 고정되어 있을 경우 성능 저하가 불가피합니다. 어휘 확장(Vocabulary Ex…
Embedding 개요 임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 …
GPT 개요 GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 오픈AI(OpenAI)에서발한 자연어 처리(NLP) 분야의 대표적인 언어 모델 시리즈로, 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 생성형 사전 훈련 모델입니다. GPT는 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 훈련된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-…
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 영향을 미친 언어 모델로, 2018년 구글(Google) 연구팀에 의해 개발되었습니다. BERT는 기존의 단방향 언어 모델과 달리 양방향 맥락(bidirectional context)을 활용하…
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 …
트랜스포머 기반 모델 개요 트랜스포머 기반 모델(Transformer-based model)은 자연어처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환을 이끈 딥러닝 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문 "Attention Is All You Need"에서 처음 제안되었습니다. 기존의 순환신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 모델과 달리, 트랜…
Self-Attention Self-Attention은 자연어처리(NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)으로, 입력 시퀀스 내 각 위치의 단어(또는 토큰)가 다른 위치의 단어들과의 관계를 동적으로 파악하여 문맥 정보를 효과적으로 포착하는 기법입니다. 이 메커니즘은 트랜스포머(Transform…
재현율 개요 재현율(Recall)은 자연어처리(NLP) 및 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 평가하는 핵심 지표 중 하나로, 정답인 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 것을 올바르게 찾아냈는지를 나타내는 비율입니다. 특히 정밀도(Precision)와 함께 분류 모델, 정보 검색 시스템, 개체명 인식(NER), 질의 응답(QA) 등 다양한 자연어처리 작업에서 평가…
다의어 개요 다의어(多義語, Polysemy)는 하나의 어휘가 여러 가지 의미를 가지는 언어 현상을 말한다. 예를 들어, 한국어에서 "머리"는 '사람의 머리'를 의미할 수도 있고, '조직의 수장'을 의미할 수도 있다(예: 팀의 머리). 다의어는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)에서 중요한 연구 주제 중 하나로, 문맥에 …
어텐션 메커니즘 개요 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 신경망 구성 요소입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력 데이터의 특정 부분에 더 집중(attention)하도록 유도함으로써, 전체 정보를 균등하게 처리하는 기존 모델…
Exploring the Limits Transfer Learning 개요 전 학습(Transfer Learning) 한 도메인 작업에서 학습한식을 다른 관련메인이나 새로운에 적용하는 기계 학습의 핵심 기법입니다. 특히 대모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전과 함께 전이 학습은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 성과…
사전 학습 사전 학습(Pre-training) 머신러닝, 특히 딥닝 분야에서리 사용되는 학습 전략으로, 모델이 특정 작업에 본격적으로 적용되기 전에 방대한 양의 일반적인 데이터를 통해 기본적인 지식이나 표현 능력을 습득하는 과정을 의미합니다. 이 방법은 주어진 과제(예: 텍스트 분류, 이미지 인식)에 대한 전이 학습(Transfer Learning)의 기초…
BART 개요 BART(Bidirectional and-Regressive Transformer)는 자연어(NLP) 분야에서 텍스트 생성 및 이해 작업에 널리 사용되는 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 기반의 트랜스포머 아키텍처입니다. 2019년 페이북 AI(Facebook AI, 현재 Meta AI) 연구팀에 의해 제안된 BART는…
Hugging Face Transformers 개요 Hugging Face Transformers는 자연어처리(NLP)야에서 가장 널 사용되는 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 중 하나로, 다양한 사전련된 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 라이브러리는 주로 PyTorch, TensorFlow, 그리고 JAX 프레임워크와 호환되며, 전이학습…
T5: Text-to-Text Transfer Transformer 개요 T5(Text-to-Text Transformer)는 구글(Google) 연구팀이 2019년에 발표한 자연어(NLP) 모델로, 다양한어 이해 및 생성을 문자 그 하나의 통일된 프레임크로 처리할 수 있도록계된 대규모 트랜스포머 기반 모델. T5는모든 자연어처리 작업은스트를 입력받아 텍스…
Sentence-BERT Sentence-BERT(SBERT)는 문장 단위의 의미를 효과적으로 인코딩하기 위해 개발된 문장 임베딩(sentence embedding)델로, 기존 BERT 모델의계를 보완하여 문장 간 유사도 계산, 의미 비교, 클러스터링, 검색 등 다양한 자연어처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. SBERT는 2019년 Nils …