자연어 처리(NLP)14 2. 자연어 처리 프로젝트 진행 순서 1. 문제 정의문제에 대한 솔루션이 있어야 하고 명확하고 구체적일수록 알맞는 자연어처리 기술을 찾을 수 있음 2. 데이터 수집 및 분석다양한 학습데이터를 수집하기 위해 공개된 데이터셋, 유로 데이터셋 또는 웹 크롤링을 사용하여 수집https://paperswithcode.com/datasets?mod=texts&task=question-answering웹크롤링을 통해 데이터를 수집했다면 EDA(탐색적 데이터 분석) 및 분석 작업을 통해 데이터를 철저하게 검증해야 함레이블이 필요하다면 수집한 데이터에 레이블을 붙여야 함 3. 데이터 전처리학습에 용이하게 데이터를 수정/보완하는 작업자연어처리 진행 과정에서 데이터가 차지하는 비중이 매우 높기 때문에 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 매우 중요함토큰화(Tok.. 2024. 6. 17. 1. 자연어 처리 개요(Natural Language Processing) 1. 자연어(Natural Language)프로그래밍 언어와 같이 인공적으로 만든 기계 언어와 대비되는 단어로, 우리가 일상에서 주로 사용하는 언어1-1. 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)컴퓨터가 한국어나 영어와 같은 인간의 자연어를 읽고 이해할 수 있도록 돕는 인공지능의 한 분야자연어에서 의미 있는 정보를 추출하여 활용기계가 자연어의 의미를 이해하게 함기계가 사람의 언어로 소통할 수 있게함1-2. 자연어처리의 활용문서 분류, 스팸 처리와 같은 분류 문제검색어 추천음성 인식, 질의 응답 번역소셜 미디어 분석1-3. 자연어처리의 용어자연어이해(Natural Language Understanding, NLU)자연어처리의 하위 집합자연어이해 기술의 목적은 일반적으로 기계가.. 2024. 6. 17. 이전 1 2 3 4 다음
