자연어 처리와 관련 기법들

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 컴퓨터는 텍스트 데이터를 이해하고 분석하여 다양한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

전이 학습(Transfer Learning)

전이 학습은 한 분야의 문제를 해결하며 얻은 지식과 정보를 다른 문제 해결에 사용하는 방식입니다. 즉, 특정 분야에서 미리 학습한 모델을 다른 분야의 문제 해결에 재사용하여 성능을 향상시키는 기술입니다.

프리 트레인(Pre-Training)과 파인 튜닝(Fine-Tuning)

• 프리 트레인: 과제를 수행하기 전에 지식을 미리 학습하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델을 구축하기 전에 단어 맞히기와 같은 태스크를 미리 학습하는 것입니다.

• 파인 튜닝: 프리 트레인을 마친 모델을 해결하려는 목표 태스크에 맞게 수정하고 업데이트하는 기법입니다. 이를 통해 프리 트레인된 모델을 목표 태스크에 적용하여 더 정교하고 성능이 우수한 모델을 얻을 수 있습니다.

자연어 이해(Natural Language Understanding)

자연어 이해는 컴퓨터가 문맥과 의미를 이해하도록 하는 기술을 말합니다. 문서 분류, 자연어 추론, 개체명 인식, 품사 태깅, 텍스트 요약 등과 같은 작업들이 자연어 이해에 해당합니다.

자연어 생성(Natural Language Generation)

자연어 생성은 컴퓨터가 단어를 조합하거나 생성하여 사람이 이해할 수 있는 자연어로 출력하도록 하는 기술을 말합니다. 대화 구조, 문장 규칙, 단어 정보 등을 활용하여 자연어를 생성합니다. 텍스트 요약과 달리 긴 문서의 핵심 내용만 간추려서 압축 요약하는 기술입니다.