# 표제어 추출 ## 개요 **표제어 추출**(Lemmatization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)에서 단어의 사전형 또는 기본 형태를 추출하는 기법입니다. 언어의 형태론적 구조를 분석하여 다양한 형태의 단어(예: 시제, 수, 성, 격 등에 따라 변화한 형태)를 그 원형으로 환원하는 과정입니다. 예를 들어,...
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# 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...
# 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 ...
# 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...
# 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...
# 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...
# 자연어 처리 ## 개요 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어(예: 한국어, 영어 등)를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 기술 분야이다. 이 기술은 텍스트 분석, 문장 생성, 번역, 감정 분석 등 다양한 응용을 포함하며, 머신러닝(Machine Learning)과 깊은 연관성을 ...