# Bi-LSTM + CRF ## 개요 **Bi-LSTM + CRF**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 시퀀스 레이블링(sequence labeling)을 위한 딥러닝 모델 구조입니다. 이 모델은 **양방향 장단기 기억 장치**(Bidirectional Long Short-Term Mem...
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"CRF"에 대한 검색 결과 (총 18개)
# Linear-chain CRF ## 개요 **Linear-chain Conditional Random Field**(선형 체인 조건부 확률장, 이하 Linear-chain CRF)는 자연어처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 **시퀀스 레이블링**(sequence labeling)을 위한 확률적 그래피컬 모델이다. 주로 형태소 분석, 개체명 인식(N...
# 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...
# 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) ## 개요 **은닉 마르코프 모델**(Hidden Markov Model, 약자 **HMM**)은 통계적 확률 모델의 일종으로, 관찰할 수 없는(은닉된) 상태들이 마르코프 성질을 따르며, 이 상태들이 관찰 가능한 출력 신호를 생성한다고 가정하는 모델입니다. 자연어 처리(NLP), 음...
# 시퀀스 라벨링 (Sequence Labeling) **시퀀스 라벨링**(Sequence Labeling)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 입력된 연속적인 데이터 시퀀스(일반적으로 단어 또는 문자 단위)에 대해 각 요소마다 해당하는 클래스 라벨을 예측하는 지도 학습 문제입니다. 이는 문장의 구조적 이해를 바탕으로 개별 토큰의 의미를 파악하는 데 핵심적인...
# Conditional Random Fields (CRF) ## 개요 **Conditional Random Fields(CRF)**는 구조화된 예측(structured prediction) 문제를 해결하기 위해 설계된 디스크리미네이티브(discreminative) 확률 그래프 모델입니다. 주로 시퀀스 데이터의 각 요소에 레이블을 할당하는 작업(예: 개체...
# 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 아...
# 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 수...
# Dialogue Management ## 개요 **대화 관리**(Dialogue, 이하 DM)는 자연 처리(Natural Language Processing, NLP 분야 중 대화 시스템(Dialogue Systems)의 핵심 구성 요소로, 사용자와 시스템 간의 의미 있는 상호작용을 유지하고 목표 지향적 또는 비목표 지향적 대화를 효과적으로 이끌어내...
# 의도 이해 의도 이해(Intent Understanding)는 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 사용자의 언어이 담고 있는 **목적**이나 **의도**를 정확히 파악하는심 기술입니다. 이는 대화형 시스템, 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 사용자가 말한 문장의...
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(벨 편향 문제)은신러닝, 조건부 확률 모델(Conditional Random Fields, CRFs 등)과 순차적 예측 모델(Sequential Models)에서 발생 수 있는 중요한 이슈이다. 이 문제는델이 각 출력 라벨을 독립적으로 예측하려는 경향 때문에,전 상...
# Label Bias Problem ## 개요 **Label Bias Problem**(라벨 편향 문제)은 머신러닝, 특히건부 확률 모(Conditional Random Fields, CRFs 등과 순차적 데이터(sequence modeling)를 다루는 모델에서 자주 발생하는 이슈로, 모델이 특정 출력 라벨(클래스)에 지나치게 편향되어 다른 라벨을 ...
# NLP ## 개 **NLP**(Natural Language Processing 자연어처리)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 자연어는 일상 대화, 문서, 소 미디어 글 등과 같이 사람들이 자연스럽게 사용하는 언어를 의미하며, 이는 문법적 복잡성, 맥락 의존성, 모호성 등의 특성을 가...
# 자연어처리 ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, 이하 NLP) 컴퓨터가 인간이 일상적으로 사용하는 언어인 **자연어**(예: 한국어, 영어, 중국어 등)를 이해하고 생성할 수 있도록 **인공지능의 한 분야**입니다. 자연어는 문법적 구조가 유연하고 맥락에 따라 의미가 달라지는 특징을 가지며, 이로 인해 컴퓨터가 이...
# 띄어쓰기 오류 ## 개요 띄어쓰기 오류는 한국 문장에서 단어나절 사이에 적절한 공백을 두지 않거나, 잘못된 위치에 띄어쓰기를 삽입함으로써 발생하는 **표현 오류**의 일종입니다. 한국어는 형태소 기반 언어로, 문장 내에서 단어와 어절의 경계가 모호할 수 있어 띄어쓰기 규칙이 특히 중요합니다. 올바른 띄어쓰기는 문장의 의미 전달을 명확히 하고, 독자의...
# Bi-LSTM **Bi-LSTM**(Bidirectional Long Short-T Memory, 양방향 장단기 메모리)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 변형으로, 시계열 데이터 또는 순차적 데이터를 처리할 때 과거와 미래의 정보를 동시에 활용할 수 있도록 설계된 신경망 모델이다. 자연어 처리(NLP), 음성...
# 맞춤법 교정 맞춤법 교정(Orthographic Correction)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용자의 텍스트에 포함된 **맞춤법 오류**를 자동으로 탐지하고 수정하는 기술을 의미합니다. 한국어 같이 높은 형태소 복잡성과 음운 규칙을 가진 언어에서 특히 중요한 역할을 하며, 문서 작성 보조, ...
# PoS (Part-of-Speech Tagging) ## 개요 PoS(Part-of-Speech) 태깅은 자연어 처리(NLP) 분야에서 문장 내 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술로, 텍스트 데이터를 구조화하여 분석에 활용합니다. 이는 언어학과 컴퓨터 과학의 교차점에서 발전한 기법으로, 데이터 과학에서 텍스트 마이닝, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한...