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[자연어 처리] 텍스트 전처리 및 단어 임베딩 - 자연어 처리 본문
- 자연어 처리란?
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터를 통해 인간의 언어를 분석 및 처리하는 인공지능의 한 분야입니다.
- 자연어 처리의 적용 사례
자연어 처리는 문서를 분류한다던지, 문서 내에서 원하는 키워드를 추출하거나, 감정을 분석하는 등 여러 분야에서 사용되고 있습니다.
- 자연어 처리 + 딥러닝
그렇다면 우리는 자연어를 처리하기 위해 딥러닝을 어떻게 사용할 수 있을까요?
시간이 지날수록 자연어 처리에서 학습 가능한 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이전에는 하드웨어적 요소가 많이 발달하지 못해 연산 처리 속도의 한계가 있었지만 최근에는 연산 처리 속도의 발전으로 인해 자연어 처리 또한 더욱 복잡한 머신러닝 알고리즘을 적용할 수 있게 되었습니다.
- 머신러닝 기반 자연어 처리의 적용 사례
머신러닝에 기반하여 등장한 자연어 처리의 예는 우선 문서를 요약하는 것입니다. 대표적으로 우리가 Chat GPT 내에 뉴스 기사를 넣게 되면 Chat GPT가 뉴스 내용을 인식하여 핵심내용만 뽑아내어 요약해주는 것을 많이 볼 수 있습니다.
다음으로는 자동 번역입니다. 파파고 번역 또는 구글 번역을 가장 대표적인 예로 들 수 있는데요. 우리가 언어를 입력하면 입력한 언어를 원하는 언어로 번역해줍니다.
마지막으로 Chat bot 입니다. 챗봇은 입력한 텍스트를 바탕으로 서로 대화를 하는 프로그램인데 한국에서는 '이루다'라는 챗봇을 대표적인 예로 들 수 있습니다.
# 출처 및 참고자료
엘리스 AI 트랙 7기 - [이론] 덱스트 전처리 및 단어 임베딩
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