1. A Multi-label Hate Speech Detection Dataset A Multi-label Hate Speech Detection Dataset은 혐오 발언(hate speech)을 더 세분화하여 여러 개의 혐오 범주를 동시에 라벨링한 데이터셋입니다. 기존의 혐오 발언 탐지 데이터셋은 보통 특정 문장이 혐오 발언인지 아닌지를 이진 분류(Binary Classification)로 다루었지만, 다중 라벨(Multi-label) 데이터셋은 한 문장이 여러 개의 혐오 범주(예: 인종 차별, 성차별, 종교적 혐오 등)에 동시에 해당할 수 있음을 반영합니다. 이러한 데이터셋은 혐오 발언 탐지 모델이 더 정교하게 학습할 수 있도록 도와주며, 소셜 미디어 및 온라인 플랫폼에서 보다 정확한 콘텐츠 모니..

1. PMLPLM(Pre-trained Language Model)은 대량의 텍스트 데이터를 사전 학습하여 자연어 이해와 생성 능력을 갖춘 인공지능 모델입니다. 대표적으로 BERT, GPT, T5 등이 있으며, 이들은 대규모 데이터에서 단어의 의미와 문맥을 학습한 후, 특정 작업(예: 문장 분류, 번역, 질의응답 등)에 맞게 추가 학습(Fine-tuning)하여 활용됩니다. PLM은 문맥을 고려한 자연어 처리 능력이 뛰어나며, 다양한 언어 기반 AI 애플리케이션에서 핵심 기술로 사용됩니다. 1. BERTBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 개발한 사전 훈련된 자연어 처리(NLP) 모델로, Transformer 아키텍처를 ..

1. 트랜스포머트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 논문(Attention is all you need)에서 발표된 자연어 처리(NLP)와 다양한 시퀀스 학습 문제에서 뛰어난 성능을 보이는 신경망 아키텍처로, 어텐션 메커니즘을 활용하여 병렬 연산이 가능하고 장기 의존성을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 기존의 순환신경망(RNN)과 달리 순차적인 계산 없이 전체 입력 문장을 한 번에 처리하며, 특히 "셀프 어텐션(Self-Attention)"을 사용하여 문장 내 단어 간 관계를 동적으로 학습합니다. 대표적인 트랜스포머 기반 모델로는 BERT, GPT, T5 등이 있으며, 머신 번역, 텍스트 생성, 문서 요약 등 다양한 AI 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 2. 트랜스포머의 특징1. 순차적인..

1. 어텐션 메커니즘기존의 RNN(Recurrent Neural Network)이나 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델은 입력 데이터를 순차적으로 처리하기 때문에 긴 문장에서 중요한 정보를 잃어버리거나, 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 잘 파악하지 못하는 문제가 있었습니다. 어텐션은 입력 문장의 모든 단어를 한 번에 보고, 어떤 단어가 중요한지 가중치를 계산하여 집중하는 방법입니다.예를 들어, "나는 오늘 학교에서 수학 시험을 봤다."라는 문장에서 "시험"이라는 단어가 가장 중요한 의미를 가진다고 가정합시다. 어텐션은 이 문장을 처리할 때 "시험"에 더 높은 가중치를 주고, 덜 중요한 단어에는 낮은 가중치를 주는 방식으로 학습합니다. 2. 어텐션의 작동 원리어텐션 메커니즘은 크게 쿼리..

1. 자연어 이해(NLU)자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)는 기계가 인간의 언어를 의미적으로 해석하고 이해하는 기술을 의미합니다. 이는 단순한 단어 분석을 넘어 문맥을 파악하고, 개체 인식(NER), 감성 분석, 의미적 유사성 판단, 문장 의도 분류 등 다양한 과업을 포함합니다. NLU는 기계 학습과 딥러닝 기술을 활용하여 문장의 의미를 추론하며, 챗봇, 음성 비서, 기계 번역, 자동 요약 등의 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 2. 자연어 생성(NLG)자연어 생성(NLG, Natural Language Generation)은 기계가 사람이 이해할 수 있는 자연스러운 텍스트를 생성하는 기술을 의미합니다. 이는 데이터를 분석하고 적절한 문맥을 반영하여 문장을..

1. LSTMLSTM(Long Short-Term Memory)은 RNN의 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델입니다. LSTM은 셀 상태(cell state)와 3개의 게이트(입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트)를 사용하여 중요한 정보를 오랫동안 저장하고 불필요한 정보를 제거하는 구조를 갖추고 있습니다. 망각 게이트는 이전 셀 상태에서 필요 없는 정보를 삭제하고, 입력 게이트는 새로운 정보를 저장하며, 출력 게이트는 최종 출력을 결정합니다. 이러한 구조 덕분에 LSTM은 장기 시퀀스를 다루는 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등의 다양한 분야에서 효과적으로 사용됩니다. 하지만 구조가 복잡하여 계산량이 많고, 학습 시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다.   !pip install ko..