자연어 처리_1

자연어 처리

자연어 VS 인공어

자연어 : 일상 생활, 우리가 자연스럽게 사용하는 언어
인공어 : 한 사람, 여러 사람의 의도와 목적에 따라 만든 언어(에스페란토어, 프로그래밍 언어)

프로그래밍 언어 :
고급언어 : 사람이 이해하기 편하게 쓰여진 언어
저급언어 : 컴퓨터 내부에서 바로 처리 가능한 프로그래밍 언어(기계어, 어셈블리어)

전달자가 있고 수신자가 있음

도커 실행 방법 및 이미지 pull해오기

konlpy: java JVM
위의 것을 사용하기 위해 이미지를 pull해야한다.
룰 베이스 : if else / if elif elif .... /

가상환경을 만들어주고 docker을 실행해본다.

터미널에서

docker pull bluelemonsky/jupyter-nlp:python-3.10

입력 해주면 이미지가 pull해진다.

docker image ls

현재 이미지 상태 확인 가능

다운 받은 images 특징

(형관팬 예시)
이와 같은 환경 설정들이 이미지안에 포함되어 있다.
이제 이 이미지를 사용해서 컨테이너를 만들어보자

새로운 폴더 생성 하기

C:/Users/user/sup/workspace-nlp

교육장 로컬 pc nlp 도커 실행

docker run --rm -it -v="C:/Users/user/sup/workspace-nlp:/home/jovyan/work/tmp" -p 8888:8888 bluelemonsky/jupyter-nlp:python-3.10 jupyter notebook --allow-root

그럼 위와 같이 주피터 노트북을 접속 할 수 있는 주소가 뜬다.

로컬 위치잡고 연결하는 볼륨

• 도커에서 만드는 볼륨과 다름
• 루트를 제외하고 볼륨을 만든다 하면 도커에 잡힘
• 어느 폴더에 폴륨으로 잡겠다 -> 로컬 볼륨 로컬에 박혀있음

자연어 처리 참고서

https://github.com/LimSuyun/nlp_basic/wiki/1.-%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4-%EC%B2%98%EB%A6%AC%EB%A5%BC-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95

https://regexr.com/

이와 같이 특정 특징만 찾아낼 수 있다.

a로 끝나는 애들 찾기

p 혹은 n이 들어간 애들 찾기