자연어처리 모델의 진보가 있었습니다. 자연어처리는 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어(자연어)를 이해하고 처리하는 기술입니다. 이를 위해 딥러닝을 기반으로 한 자연어 모델이 사용되는데, 과거에는 주로 알파고에 사용된 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이나 순환신경망(Recurrent Neural Network
처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 기술하고 활용분야에 대해 제시해보도록 하겠다.
Ⅱ. 본론
1. 컴퓨터 언어학의 정의와 역사
박광현(2020)에 의하면 〃디지털 인문학 프로젝트의 자료는 그 형태와 구조가 복잡해보여도 기본적으로는 데이터와 메타데이터(meta data 또는 메타 정보)로 이루어져있다.
자연어처리 (Natural Language Processing) 와 같은 의미로 본다. 컴퓨터언어학은 컴퓨터와 계산 알고리즘(algorithm) 을 자연언어의 처리에 적용하는 방법을 연구하는 학문이다. 컴퓨터가 나오기 시작하고부터, 전산학에서는 영어와 같은 인간의 자연언어(natural language)를 처리할 수 있는 프로그램을 만들려고 하
서론
현대 전산학의 눈부신 발달로 전산언어학이 무척 발달했는데, 이는 자연언어처리와 언어의 공학적 활용에 관심을 갖는다. 앞으로는 컴퓨터 자판이 필요 없고, 구두로 말하는 내용이 그대로 텍스트로 편집되어 나온다. 자연 언어(또는 자연어, Natural Language)란 프로그래밍 언어와 같이 사람이 인
사이의 한 과목이다. 인지과학에 속하는 것으로서, 인간의 인지를 컴퓨터로 모델링 하는것을 목적으로 하는 컴퓨터과학의 한 분야인 AI의 분야와 겹친다. 전산언어학은 응용과 이론적인 구성요소를 포함한다. 전산언어학은 자연어처리 (Natural Language Processing)와 같은 의미이다.
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자연어처리를 위한 인공지능 기술을 사용하는 것은 형태론, 품사, 구절 분석 등 언어지식을 분석에 활용되고 있다. 자연어처리에 있어서 한국어는 처리가 까다로운 언어에 속하는데 같은 동음이의어처럼 중의성이 있는 단어는 머신러닝 기법을 활용하여 문제를 풀어나갈 수 있는데 그러한 기계학습
처리 능력이라고 할 수 있다. 지능의 본질은 지능의 구성 요소를 살펴보면서 이야기할 수 있는데, 지능의 구성 요소로는 대상의 지각 능력, 의사소통, 지식이 어떻게 저장되어 있는가, 세상 지식이 무엇으로 표상되어 있는가, 목표와 계획의 문제, 창조성 등이 지능의 구성요소라고 볼 수 있다. 지능의
이루었습니다. 특히, 딥러닝과 같은 기계 학습의 하위 분야는 이미지 및 음성 인식, 자연어처리 등 다양한 영역에서 혁신적인 성과를 보이고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 AI가 일상생활뿐만 아니라 의료, 교통, 산업 등 다양한 분야에서 혁신적인 도구로 활용될 수 있는 가능성을 열었습니다.
처리하도록 하는 것을 말한다.
자동번역기 등의 자연언어처리는 인공지능을 구성하는 중요한 요소의 하나로서 컴퓨터를 보다 사용하기 쉽고, 유능하게 만드 것을 목적으로 하고 있다. 언어의 의미를 기계에 이해시키는 것이 자연언어처리의 초점이 되고 있다.
2) 자연언어처리의 목적
자연어처리