자연어 처리 (3) 썸네일형 리스트형 [NLP] BERT와 GPT Transformer 아키텍처에서 BERT와 GPT는 각각 다른 방식으로 인코더와 디코더를 활용한 모델입니다. 이 둘을 분리해서 개발하거나 주로 한 가지만 사용하는 이유는 주로 해당 모델의 목적과 데이터 특성, 계산 비용 등에 기인합니다. BERT $($Bidirectional Encoder Representations from Transformers$)$: BERT는 인코더를 주요 구성 요소로 사용한 모델로, 양방향 언어 모델링을 통해 문맥을 이해하고 단어의 의미를 학습합니다. 따라서 문장에서 특정 단어를 예측하는 것뿐만 아니라 주변 문맥도 고려하여 임베딩합니다. 이러한 덕분에 BERT는 문장 내의 단어 순서와 문맥을 잘 파악하여 자연어 이해 작업에 우수한 성능을 보입니다. 주로 텍스트 분류, 문장 의.. [NLP] Word Embedding 기법 [기초] Word Embedding 기법 소개 자연어 처리$($Natural Language Processing, NLP$)$ 분야에서 텍스트 데이터를 다루는 데 있어서 핵심적인 개념 중 하나가 Word Embedding입니다. Word Embedding은 단어를 벡터로 표현하는 기법으로, 컴퓨터가 텍스트 데이터를 더 효과적으로 이해하고 처리할 수 있게 해주는 중요한 도구입니다. Word Embedding이란? Word Embedding은 단어를 고차원의 실수 벡터로 매핑하는 것을 의미합니다. 이를 통해 단어 간의 의미적 유사성을 벡터 공간에서 측정할 수 있습니다. 예를 들어, "king"과 "queen"이라는 두 단어가 비슷한 벡터 공간 상에 가깝게 위치한다면, 이들은 의미적으로 유사한 관계를 갖고 있다고 볼 .. [AI] 자연어 처리 [Microsoft Azure] 안녕하세요! 오늘은 자연어 처리와 대화형 AI에 대해 알아보겠습니다. 이러한 기술들은 최근 AI 분야에서 큰 관심을 받고 있으며, Microsoft Azure에서도 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 1. 자연어 처리 - 텍스트 분석 및 엔터티$($Entity$)$ 인식: 텍스트 데이터를 분석하여 감정, 핵심 구문, 엔터티(명사 등)를 추출합니다. - 정서 분석: 텍스트 데이터의 감정을 분석하여 긍정, 부정 또는 중립으로 분류합니다. 이를 통해 사용자의 감정을 이해하고, 적절한 반응을 할 수 있습니다. - 음성 인식 및 합성: 음성을 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 음성으로 합성하는 기능을 제공합니다. 음성 인식을 통해 사용자의 음성 명령을 이해하고, 음성 합성을 통해 AI 에이전트가 음성으로 응답합니다. .. 이전 1 다음
