반응형 자연어처리5 [자연어 처리 NLP] 단어 임베딩과 문맥적 임베딩: NLP의 핵심 이해하기 🌟 자연어 처리(NLP)에서 단어의 의미와 관계를 어떻게 표현할 수 있을까요? 🤔 단어 임베딩은 이 문제를 해결하기 위한 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 이 글에서는 전통적인 단어 임베딩과 문맥적 단어 임베딩의 차이점을 설명하고, 각각의 예제를 통해 그 개념을 쉽게 이해해보겠습니다. 📚 단어 임베딩 (Word Embeddings) ✨단어 임베딩은 단어들의 의미, 문법적 속성, 그리고 다른 단어들과의 관계를 밀집된 벡터로 표현하는 방법입니다. 전통적인 방법인 Bag of Words나 TF-IDF는 단어를 개별적인 엔티티로 다루지만, 단어 임베딩은 단어를 연속된 벡터 공간에 매핑하여 의미적으로 유사한 단어들이 가까운 위치에 있도록 합니다. 🔍 이 방식 덕분에 단어의 의미를 더 잘 표현할 수 있게 되었고,.. 2024. 11. 21. [자연어 처리 NLP] 🛠️ NLP 데이터 처리 방법: 데이터 전처리 (Data Pre-processing) ✨ 자연어 처리(NLP)에서 데이터 전처리는 텍스트를 분석할 수 있는 형태로 변환하는 첫 번째 단계입니다. 이 과정에서는 대화나 문맥 내에서 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 주요 목표는 챗봇 사람 간의 의미 있는 대화를 촉진하는 것입니다. 😊 예를 들어, "최고의 요리법 좀 알려줘" 또는 "파티 음악 좀 재생해줘" 같은 명령을 챗봇에 주는 것도 이 과정의 일환입니다. 데이터 전처리를 통해 모델이 텍스트를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하기 위해, 다음과 같은 여러 기술들이 사용됩니다. 🌟 🔹 데이터 전처리 단계데이터 전처리는 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 이 과정에는 토큰화, 스테밍, 표제어 추출, 정규화, 품사 태깅과 같은 다양한 .. 2024. 11. 19. [자연어 처리 NLP] 📚 NLP 용어 알아보기 자연어 처리(NLP)에서 자주 사용되는 용어들은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 기초적인 개념을 이해하면 훨씬 쉽게 접근할 수 있어요. 오늘은 NLP의 기본 용어인 문서(Document), 코퍼스(Corpus), 특징(Feature)에 대해 살펴보겠습니다. 이 용어들은 NLP 모델을 이해하고 적용하는 데 중요한 개념이니, 예시와 함께 차근차근 배워봅시다! 😊 📄 1. 문서(Document)문서(Document)는 NLP 모델이 처리하는 기본 단위의 텍스트입니다. 문서는 한 문장일 수도 있고 한 권의 책일 수도 있으며, 이메일, 웹페이지, 기사, 트윗 등 다양한 형태로 존재할 수 있습니다.✔️ 예시:신문에서 발췌한 한 개의 뉴스 기사 📰트윗: "Just saw Elon Musk" 💬이메일: "Dea.. 2024. 11. 18. [자연어 처리 NLP] 🌍 자연어 처리 (NLP)란 무엇인가? 🌍 자연어 처리 (NLP)란 무엇인가?자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 기계가 인간의 언어, 또는 인간 언어와 비슷한 데이터를 읽고, 말하고, 작성하고, 조직하는 방식을 다루는 기술입니다. 이는 인간 언어의 맥락과 의미를 이해하고 처리할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 학문 분야예요. 🤖✨NLP는 크게 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)와 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)의 두 가지로 나눌 수 있습니다.NLU는 텍스트에 담긴 의미를 해석하는 작업을 다룹니다.NLG는 인간이 작성한 것 같은 텍스트를 생성하는 작업에 집중합니다.이와 달리 음성 인식은 음성 언어를 텍스트로 변.. 2024. 11. 17. 이전 1 2 다음 반응형
