# 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 ...

# Hierarchical Intent Classification ## 개요 계층적 의도 분류(Hierarchical Intent Classification,하 HIC)는 자연어처리LP) 분야에서 사용자 입력의 의미적 의도를 다단계 구조로 분류하는 기입니다. 전통 평면형 의도 분류(flat intent classification)가 모든 의도를 동일한 ...

# 챗봇 ## 개요 **챗봇**(Chatbot은 자연어 처리(Natural Language, NLP)술을 기반으로자와 텍스트 음성 형태의 대화를 주고받는 인공지능 기반 응용 시스템이다. 챗봇은 고객 서비스, 정보 검색, 교육,강 상담, 이커머스 등 다양한 분야에서 활용되며, 기업의 운영 효율성 향상과 사용자 편의성 제고에 기여하고 있다. 최근 딥러닝과 ...

# 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) 분...

# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머...

# 오타 수정 오타 수정(Typographical Error Correction)은 자연어처리(Natural Language, NLP) 분야에서 정규화 기 중 하나로, 입력 텍스트 내에 존재하는 철자 오류나 입력 실수를 자동으로 인식하고 올바른 형태로 교하는 기술을 말. 사용자가 키보드 입력, 음성 인식 오류, 혹은어 능력 부족 등 인해 작성한 텍스트에서...

# 조합 가능성 ## 개요 **조합 가능성**(Combin Possibility)은 자연어처리(NLP) 분야, 특히 **의미 분석**(Semantic Analysis) 중요한 개념으로, 언어의 구성 요소들이 어떻게 결합되어 새로운 의미를 생성할 수 있는지를 설명하는 이론적 기반을 제공한다. 이는 문법적 구조와 의미 간의 관계를 이해하고, 문장의 의미를 ...

# 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 Le...

# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....

# Bidirectional Encoder Represent from Transformers ## 개요 **Bid Encoder Representations from Transformers**(BERT는 자연어 처리(NLP) 분야 혁신적인 성를 이룬 언어델로, 018년글(Google) 연구에 의해 개발. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들(예: GPT...

# 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...

# 감정 분석 ## 개요 감정 분석Sentiment Analysis)** 자연어처리(NLP의 핵심 기술 중 하나로,스트 데이터에 내재된 사용자의정, 태도, 의견 등을 자동으로 식별하고 분류하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 소셜 미디어 리뷰, 고객 피드백, 뉴스 기사, 설문 조 응답 등 다양한 텍스트 소스에서 긍정, 부정, 중립의 감정 범주를 추출하거나...

# 어휘 크기 ## 개요 **어휘 크기**(ocabulary Size)는 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 모델 설계에서 중요한 하이퍼파라미터 중 하나로, 모델이 인식하고 처리할 수 있는 고유 단어(또는 서브워드 토큰)의 총 수를 의미합니다. 어휘 크기는 언어 모델의 표현 능력, 메모리 사용량, 학습 및 추론 속도,...

# WordPiece ## 개요 **WordPiece**는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP 분야에서 널리 사용되는 하위 어휘(subword) 토큰화 기법 중 하나로, 특히 **BERT**(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델에서 기본 토큰화 방식...

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**(Vocabular...

# 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 ...

# Masked Language Model ##요 **Masked Language Model**(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 **BERT**(Bidirec...

# 의미 분석 ## 개요 **의미 분석**(Semantic Analysis)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 표면적인 구조(문법)를 넘어서, 텍스트가 전달하는 **의미**()를 이해하고 해석하는 과정을 말합니다. 이는 단어, 문장, 문단 단위에서 언어의 진정한 의미를 추출하고, 문맥에 따라 다르...

# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...

# 파인튜닝 ## 개요 **파인튜닝**(Fine-tuning)은 사전 훈련된(pre-trained) 인공지능 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 최적화하는 기법입니다. 주로 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며, 전이 학습(Transfer Learning)의 핵심 ...