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기계 번역2

Encoder-Decoder 아키텍처 - 딥러닝 모델 구조 Encoder-Decoder 아키텍처는 주로 기계 번역 및 자연어처리 작업에서 사용되는 딥러닝 모델 구조입니다. 이 구조는 입력 시퀀스를 고정된 크기의 벡터로 인코딩하고, 이 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 디코딩하는 데 사용됩니다. Encoder-Decoder 구조 Encoder(인코더): 입력 처리: 입력 시퀀스를 단어, 문장 또는 문서와 같은 표현으로 처리합니다. 인코딩: 입력 시퀀스의 정보를 캡처하여 고정된 크기의 벡터 표현으로 변환합니다. 콘텍스트 벡터(Context Vector): 입력 시퀀스의 의미와 정보를 담은 벡터를 생성합니다. RNN, CNN, Self-Attention 등 사용: 주로 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN), Self-Attention 등이 인코더로 사용됩니다. .. 2024. 1. 10.
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 이해 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 인공 지능의 하위 분야입니다. NLP는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하며, 텍스트 정보를 분석하여 이해하고 활용하는 기술을 포함합니다. 자연어 처리의 주요 기술 및 활용: 1. 텍스트 분석(Text Analysis): 텍스트 마이닝, 정보 검색, 토픽 모델링 등과 같은 방법을 사용하여 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 기술을 포함합니다. 2. 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER): 문서에서 사람, 장소, 날짜, 조직과 같은 특정 단어나 구절을 인식하고 분류하는 기술로, 정보 추출 및 요약에 활용됩니다. 3. 감성 분석(Sentiment.. 2023. 12. 14.

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