Fintecuriosity

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 이상근 교수님의 "뉴럴 모델을 이용한 자연어 처리" 저서를 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. NLP 분야에서는 오래 전부터 컴퓨터에 인간의 언어를 이해시키는 방법을 연구했습니다. 인간의 언어를 자연스럽게 이해할 수 있는 컴퓨터가 있다면 인간이 할 수 있는 수많은 일을 컴퓨터가 수행할 수 있을 것이라고 판단하였습니다. 가장 쉬운 방법으로, "인간의 언어 사전을 그대로 컴퓨터에 넣어서 활용해 보자!"는 아이디어를 떠올릴 수 있습니다. 학자들은 이 아이디어를 조금 더 발전시켜서, 인간의 단어 중 동의어와 유의어의 관계, 상/하위 ..

자연어 처리라는 분야는 최근 챗봇, AI 스피커등이 일상에서 많이 활용됨으로 인해서 화두가 되기 시작하였습니다. 그리고 또한 사람이 말하는 언어, 즉 자연어를 컴퓨터가 이해하는 task를 크게 Natural Language Processing(NLP)라고 저번 포스트에서 설명했습니다. 이러한 자연어 처리는 엄밀히 보면 컴퓨어 처리라는 분야는 최근 챗봇, AI 스피커등이 일상에서 많이 활용됨으로 인해서 화두가 되기 시작하였습니다. 그리고 또한 사람이 말하는 언어, 즉 자연어를 컴퓨터가 이해하는 task를 크게 Natural Language Processing(NLP)라고 저번 포스트에서 설명했습니다. 이러한 자연어 처리는 주로 컴퓨터 공학과나 인공지능학과에서 수업을 들을 수 있습니다. 위의 사진은 고려대학..

이번 글의 내용은 고려대학교 컴퓨터공학과 이상근 교수님의 "뉴럴 모델을 이용한 자연어 처리" 저서를 참조 하였음을 먼저 밝힙니다. (다른 참조한 논문과 자료들은 아래에 기재되어 있습니다.) 혹시 제가 잘못 알고 있는 점이나 보완할 점 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 컴퓨터가 인간의 언어로 구성된 텍스트를 처리할 수 있게 하려면, 먼저 컴퓨터에게 단어와 어절, 문장으로 이루어진 인간의 언어에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 인간이 언어를 이해하는 방식과 컴퓨터가 언어를 이해하는 방식에는 차이점이 있습니다. 언어는 인간에 의해서 만들어지고, 인간에 의해 변형되고 발전하며 소멸합니다. 그렇기 때문에 언어는 매우 유연하여 같은 뜻을 여러가지의 문장으로 표현 가능하며, 시간에 따라 생겨나고 사라지는 표현..