다의성 해소 (Word Sense Disambiguation, WSD) 1. 개요 다의성 해소(Word Sense Disambiguation, WSD)란 자연어 처리(NLP)에서 하나의 단어가 여러 가지 의미를 가지고 있을 때, 문맥을 분석하여 해당 단어가 가진 여러 의미 중 적절한 의미를 결정하는 자연어 처리 기술이다. 인간은 대화나 독서 시 주변 단어와…
검색 결과
"Contextual Embedding"에 대한 검색 결과 (총 9개)
임베딩 개요 임베딩(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 임베딩은 단순한…
동의어 문제 (Synonym Problem) 개요 동의어 문제(Synonym Problem)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 단어의 의미적 유사성을 다루는 핵심적인 난제 중 하나입니다. 언어학적으로 '동의어(Synonym)'란 발음이나 철자는 다르지만 의미가 거의 동일한 단어를 지칭합니다. 예를 들어, '…
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 반영하지 못하는 한…
Global Vectors for Word RepresentationGlobal Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 …
단어 임베 개요단어 임베(Word Embedding) 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환하기 위한 핵심 기술 중 하나. 인간의 언는 단어 간의 의미적, 문법적 관계를포하고 있지만,는 텍스트를 원적인 문자열로 인식하기 때문에 이러한 의미를 직접적으로 이…
임베딩 개요 임베딩(Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로, 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 수치 형태의 벡터로 변환하는 방법을 의미합니다. 언어는 본질적으로 기호적이고 이산적인 구조를 가지지만, 머신러닝 모델은 연속적인 수치 데이터를 기반으로 학습하기…
분산 표현 개요 분산(Distributed Representation)은공지능, 특히어 처리(Natural Processing, NLP) 딥러닝 분야에서 핵심 개념 중 하나입니다. 이 개별 기호나 단어를 단한 식별자(ID)로 다루는통적인 희소 표현(Sparse Representation과 달리, 정보를 고차원 실수 벡터 공간에 분포시켜 표현하는 방식입니다.…
Out-of-Vocabulary 개요 Out-of-V(OOV, 어휘 외어)는 자연처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서, 언어 모델이나 텍 처리 시스템 학습 과정에서하지 못한 단어를 의미합니다. 이러한 단어는 모델 어휘 사전(vocabulary)에 포함되어 있지 않기 때문에, 정상적으로 처리하거나 이해할 수 없으며, 이는…