류지 프로젝트

1. 벡터화벡터화는 텍스트 데이터를 숫자 형태로 변환하여 머신러닝 또는 딥러닝 모델에서 처리할 수 있도록 만드는 과정입니다. 이를 위해 단어의 빈도를 기반으로 한 Bag-of-Words(BOW), TF-IDF와 같은 방법부터, 단어 간의 의미적 관계를 학습하는 Word Embedding(단어 임베딩), 문장의 문맥과 구조를 반영하는 Transformer 기반 임베딩(BERT, GPT) 등 다양한 기법이 사용됩니다. 벡터화는 단어, 문장, 문서와 같은 텍스트 데이터의 특징을 수치적으로 표현하며, 단순히 단어의 빈도를 반영하거나 의미적 유사성을 학습하여 벡터 공간에서 단어 간 관계를 나타냅니다. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 벡터화 기법을 선택하는 것이 중요합니다. 2. 원-핫 인코딩원-핫 인코딩..

인공지능/자연어 처리 2025. 1. 22. 17:12

1. IMDB DatasetIMDB Dataset of 50K Movie Reviews는 영화 리뷰 50,000개로 구성된 대규모 텍스트 데이터셋으로, 리뷰의 감정(긍정적 또는 부정적)이 라벨링되어 있어 감정 분석(Sentiment Analysis) 연구 및 모델 학습에 자주 사용됩니다. 이 데이터셋은 25,000개의 학습 데이터와 25,000개의 테스트 데이터로 균등하게 나뉘어 있으며, 각 리뷰는 영어로 작성되어 있습니다. 리뷰는 텍스트 길이가 다양하며, 자연어 처리(NLP) 알고리즘의 성능 평가 및 감정 분석 기술 향상을 위한 표준 데이터셋으로 널리 활용됩니다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport nltk..

인공지능/자연어 처리 2025. 1. 22. 10:34

1. 자연어자연어는 인간이 일상적으로 의사소통에 사용하는 언어로, 말과 글을 통해 표현되는 언어를 말합니다. 자연어는 문법, 어휘, 맥락, 뉘앙스 등 복잡한 요소들로 이루어져 있어 규칙적인 구조와 함께 다양한 변형이 가능합니다. 컴퓨터 과학에서는 이러한 자연어를 이해하고 처리하기 위해 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술이 사용되며, 이를 통해 텍스트 분석, 번역, 음성 인식, 챗봇과 같은 다양한 응용이 가능합니다. 자연어는 인간의 사고와 문화적 배경을 반영하므로, 이를 다루는 기술은 인문학적 이해와 기술적 접근이 결합되어야 합니다.  2. 자연어 처리자연어 처리는(Natural Language Processing, NLP) 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하..

인공지능/자연어 처리 2025. 1. 21. 17:02