중의성이 있는 단어는 머신러닝 기법을 활용하여 문제를 풀어나갈 수 있는데 그러한 기계학습 알고리즘으로는 딥러닝(Deep learning), 결정 나무(Decision tree), 선형분리자, SVN, HMM, Maximum Entropy 등이 있다. 이 장에서는 언어의이해1B형 자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히서술하기로 하자.
컴퓨터에 의한 인간의 언어를 인식하고 분석하여 다양하게 운용하는 기능을 심어 넣으려고 하였다. 이것은 인간의 언어가 매우 훌륭한 정보 저장과 운용 매체이기 때문이다. 이러한 목적으로 컴퓨터의 언어이해와 언어생성기술이 개발되기 시작했는데, 이러한 연구를 통틀어 전산언어학이라고 한다.
자연어 처리 기법이 주류를 이뤘다. 하지만 최근에는 딥 러닝과 딥 러닝 기반의 자연어처리가 방대한 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용하기 위한 언어처리 연구 개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 본 과제에서는 자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 설명해보고자 한다
언어를 인식하고 분석하여 다양하게 운용하는 기능을 심어 넣으려고 하였다. 왜냐하면 인간의 언어가 훌륭한 정보 저장과 운용 매체이기 때문이다.〃 라고 말하며 컴퓨터와 인간, 그리고 언어의 관계에 대해서 말해주었다.
본론에서는 교재와 논문을 통해 자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히
언어를 이해하고, 또 사용하는 능력을 익혀서 자기 것으로 하고 있으며, 의사소통에 별로 지장이나 불편을 느끼지 않는다.
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Ⅱ. 본 론
1. 자연언어처리(natural language processing)
1) 자연언어처리의 개념과 정의
‘자연언어처리’는 컴퓨터용의 특수한 프로그래밍 언어가 아니라, 회