NLP

자연어 데이터는 인간이 일상적으로 사용하는 언어에서 발생하는 텍스트 또는 음성 데이터로, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 주된 연구 및 응용 대상이며, 여러가지 고유한 특징을 갖음다양성 및 변동성문맥 의존성비구조적 데이터언어학

단어 토큰화 : 텍스트를 개별 단어로 분리. 예를 들어, "OpenAI는 인공지능 연구소입니다."라는 문장을 "OpenAI는", "인공지능", "연구소입니다."와 같이 분리할 수 있음문장 토큰화 : 텍스트를 개별 문장으로 분리. 이는 문단이나 긴 텍스트에서 각 문장을

텍스트분류(Text Classification)텍스트 문서를 사전에 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 할당하는 태스크. 예를들어, 스팸 이메일 감지, 감정분석, 뉴스 기사 분류 등이 여기에 해당됨기계번역(Machine Translation)한 언어로 된 텍스트를 다른

문제 정의프로젝트의 목표와 요구 사항을 명확히 함해결하려는 NLP문제의 유형을 결정함 (예: 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질문 응답 등)데이터 수집프로젝트에 필요한 데이터를 수집. 공개 데이터셋, 소셜 미디어, 웹 크롤링, 기업 내부 데이터 등 다양한 소스에

정확도(Accuracy)정확도는 전체 샘플 중에서 모델이 올바르게 예측한 샘플의 비율을 나타냄. 텍스트 분류 작업에서 자주 사용되며, 가장 기본적인 평가 매트릭스 중 하나임정밀도(Precision)정밀도는 모델이 긍정적으로 예측한 항목 중 실제로 긍정인 항목의 비율을