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1. 워드 임베딩(Word Embedding) 단어를 컴퓨터가 이해하고, 효율적으로 처리할 수 있도록 단어를 벡터화하는 기술 단어를 밀집 벡터의 형태로 표현하는 방법 워드 임베딩 과정을 통해 나온 결과를 임베딩 벡터 워드 임베딩을 거쳐서 잘 표현된 단어 벡터들은 계산이 가능하며, 모델에 입력으로 사용할 수 있음 1-1. 인코딩(Encoding) 기계는 자연어를 이해할 수 없기 때문에 데이터를 기계가 이해할 수 있도록 숫자 등으로 변환해주는 작업 자연어를 수치화된 벡터로 변환하는 작업 1-2. 희소 표현(Sparse Representation) 원-핫 인코딩을 통해서 나온 원-핫 벡터들은 표현하고자 하는 단어의 인덱스의 값만 1이고, 나머지 인덱스에는 전부 0으로 표현되는 벡터 표현 방법 벡터 또는 행렬의..

1. 자연어의 특성 자연어를 기계가 처리하도록 하기 위해서는 먼저 자연어를 기계가 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 방법을 알아야 함 토큰화 작업의 결과인 단어사전을 기계가 이해할 수 있는 언어로 표현하는 과정이고 단어 사전 내 단어 하나를 어떻게 표현할까의 문제로 볼 수 있다. 1-1. 단어의 유사성과 모호성 대부분의 언어에서 단어의 의미는 유사성과 모호성을 가지고 있는데 단어는 겉으로 보이는 형태인 표제어 안에 여러가지 의미를 담고있다, 대부분 사람은 주변 정보에 따라 숨겨진 의미를 파악하고 이해할 수 있으나 기계는 학습의 부재 또는 잘못된 데이터로 의미를 파악하지 못하는 경우가 있다. 한가지 형태의 단어에 여러의미가 포함되어 생기는 중의성 문제는 자연어 처리에서 매우 중요 동형어와 다의어 동형어: 형태..

1. 코퍼스(Corpus) 사전적인 의미는 "말뭉치", "대량의 텍스트 데이터"를 말함 자연어 처리 연구나 애플리케이션 활용을 염두에 두고 수집된 텍스트 데이터셋을 의미 2. 토큰화(Tokenization) 전처리 과정에는 토큰화, 정제, 정규화 작업등이 있음 토큰화는 원시 데이터를 가져와 유용한 데이터 문자열로 변환하는 간단한 프로세스 사이버 보안, NFT 생성에 사용되는 것으로 유명, 자연어 프로세스의 중요한 부분을 차지함 토큰의 단위는 자연어 내에서 의미를 가지는 최소단위로 정의 단락과 문장을 보다 쉽게 의미를 할당할 수 있는 더 작은 단위로 분할하는데 사용 토큰화 작업은 주어진 코퍼스 내 자연어 문장들을 토큰이라 불리는 최소 단위로 나누는 작업 2-1. 토큰화 과정의 필요성 언어 모델의 자연어 이..

1. 자연어 (Natural Language Processing, NLP) 프로그래밍 언어와 같이 인공적으로 만든 기계언어와 대비되는 단어로, 우리가 일상에서 주로 사용하는 언어 1-1. 자연어 처리 컴퓨터가 한국어나 영어와 같은 인간의 자연어를 읽고 이해할 수 있도록 돕는 인공지능의 한 분야 자연어에서 의미 있는 정보를 추출하여 활용 기계가 자연어의 의미를 이해하게 함 기계가 사람의 언어로 소통할 수 있게 함 1-2.자연어처리의 활용 문서 분류, 스팸 처리와 같은 분류 문제부터 검색어 추천과 같은 추천기능, 음성인식, 질의 응답, 번영 등의 다양한 분야에서 사용되고 있음 반복 업무 자동화 검색 효율 향상 및 검색 엔진 최적화 대규모 문석 분석 및 정리 소셜 미디어 분석 1-3. 용어 정리 자연어이해(N..

1. 순환 신경망(Recurrent Neural Network) 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스 모델 시퀀스 : 번역하고자 하는 단어의 문장 연속적인 데이터를 NN에 하나씩 순차적으로 넣어 처리하는 모델 1-1. RNN 동작 방식 은닉층의 노드에서 활성화 함수를 통해 나온 결과값을 다시 출력층 방향으로 보내면서 은닉층 노드의 다음 계산의 입력으로 보내는 특징 셀(cell): 은닉층에서 활성화 함수를 통해 결과를 내보내는 역할을 하는 노드, 이전의 값을 기억하려고 하는 일종의 메모리 역할을 수행 은닉 상태( hidden state): 셀이 출력층 방향 또는 다음 시점인 t+1의 자신에게 보내는 값 1-2. RNN의 유형 One to Many Many to One Many to Many 1-3...