반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 로지스틱 회귀법
- 모두의 딥러닝
- 예측선
- 다중분류
- 안드로이드 구조
- GPT-3
- 경제신문스크랩
- 보이스피싱
- 딥페이크
- 학습 자동 중단
- gradiant descent
- 과적합
- 코틀린
- 면접왕이형
- k겹 교차검증
- ESG 채권
- 뉴로 심볼릭
- 면접왕 이형
- 독서 #독서후기 #피로사회 #행동과잉 #긍정과잉
- 경사하강법
- 선형회귀
- 안드로이드
- andoriod with kotlin
- 베스트 모델
- 밑시딥
- ESG
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- MRC
- nlp
- 밑시딥2
Archives
- Today
- Total
목록nlp (1)
Practice makes perfect!
[밑시딥2] 2장 자연어와 단어의 분산 표현
1. 자연어 처리란 NLP (Natural Language Processing)는 자연어를 처리하는 분야, 우리의 말을 컴퓨터에게 이해시키기 위한 기술이다. 영어, 한국어와 같은 자연어는 기계적이고 고정된 프로그래밍 언어와 달리 같은 의미의 문장도 여러 형태로 표현할 수 있고, 그 의미나 형태가 유연하게 바뀔 수 있다. 활용되는 예로 검색엔진, 기계번역, 질의응답 시스템, IME(입력기 전환), 문장 자동요약, 감정분석 등이 있다. 자연어를 컴퓨터에게 이해시키는 데는 '단어의 의미'를 이해시키는 것이 중요하다. 시소러스를 활용, 통계 기반, 추론 기반(word2vec) 이렇게 세 가지 기법이 있다. 2. 시소러스 먼저 시소러스는 사람이 직접 단어의 의미를 정의하는 방식이다. 시소러스는 '동의어'와 '유의..
Study/딥러닝
2021. 9. 25. 15:56