hyeonzzz's Tech Blog

1. Recurrent Neural Network (RNN) 이전 강의에서 자연어 처리 필수 개념인 '워드 임베딩(Word Embedding)'를 학습했습니다. 이번 시간에는 본격적으로 자연어 처리를 위한 '딥러닝 모델'을 알아봅니다. 가장 대표적인 딥러닝 모델인 RNN은 언어의 Seqeuntial한 특징을 잘 학습하기 위해 등장했습니다. RNN은 어떠한 특징과 종류를 가지고 있는지 강의를 통해 확인해봅시다. RNN(Recurrent Neural Network) RNN은 현재 타임스텝에 대해 이전 스텝까지의 정보를 기반으로 예측값을 산출하는 구조의 딥러닝 모델입니다. 매 타임스텝마다 동일한 파라미터를 가진 모듈을 사용하므로, '재귀적인 호출'의 특성을 보여주어 'Recurrent Neural Networ..

1. 자연어 처리 활용 분야와 트렌드 자연어처리 NLU (Natural Language Understanding): 컴퓨터가 주어진 단어나 문장, 그리고 긴 문단이나 글을 이해하는 분야 NLG (Natural Language Generation): 자연어를 상황에 따라 적절히 생성하는 분야 자연어 처리 분야별 학회 목록 1. Natural language processing (자연어 처리) 주요 학회 : ACL, EMNLP, NAACL 학문 분야 Low-level parsing : Tokenization, stemming Word and phrase level : NER(Named Entity Recognation), POS(Part-Of-Speech) tagging Sentence level : 감성 ..