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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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표기가 옳은 것을 (모두) 고르고, 표기가 옳은 이유를 간단하게 설명하시오.2025.01.241. 표기 오류 식별 제시된 문장에서 표기가 옳은 것을 고르고, 그 이유를 간단히 설명하였습니다. 표기가 옳은 이유는 주로 문법적 규칙에 부합하거나 발음상 구별되는 차이를 반영하고 있기 때문입니다. 2. 한국어 띄어쓰기의 어려움 한국어 띄어쓰기가 어려운 이유는 구와 합성어를 구분하기 어려운 경우가 있고, 같은 형태의 단어가 때에 따라 단어 또는 구로 사용되기 때문입니다. 또한 단어의 자격 여부를 일반인이 판단하기 어려운 경우도 있습니다. 3. 문장 오류 분석 제시된 문장에서 단어 사용의 오류나 문장의 자연스럽지 않은 부분을 분석하고...2025.01.24
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자연언어처리와 ChatGPT2025.05.051. 자연언어처리 기술 자연어처리(NLP) 기술은 인간의 언어를 이해하고 분석하기 위한 컴퓨터 과학 분야의 기술입니다. NLP 기술은 컴퓨터가 자연어로 작성된 문서나 음성 데이터를 처리하고 이를 이해, 분석하며, 자연어로 작성된 문서를 생성할 수 있는 기술을 의미합니다. NLP 기술의 발전은 검색 엔진, 기계 번역, 음성 인식, 자연어 생성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 2. ChatGPT ChatGPT는 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어나기 때문에 다양한 분야에서 활용될 ...2025.05.05
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한국어 단어의 형성 요소2025.05.091. 형태소 한국어에서 일정한 뜻을 가진 가장 작은 말의 단위가 '형태소'이다. 형태소는 자립성의 여부와 의미에 따라 자립형태소와 의존형태소, 실질형태소와 형식형태소로 나뉜다. 의존형태소에는 조사, 접두사, 접미사, 용언의 어간 및 어미 등이 포함되며, 의존명사는 자립형태소로 분류된다. 2. 한국어 단어의 구조와 형성 한국어 단어는 어근과 접사로 구성되며, 단일어와 복합어로 나뉜다. 복합어에는 합성어와 파생어가 있다. 합성어는 단어 형성 시 만들어지는 단어의 품사, 어근 결합 방식, 문법성에 따라 세부적으로 분류된다. 파생어는 어근...2025.05.09
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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정보처리 정리2025.01.091. 자연어 처리 자연어 처리는 컴퓨터가 자연언어 이해와 출력을 가능하도록 연구하는 분야입니다. 처리 과정은 단어에 반응하고 분석과 의미파악과정을 거치고, 문법적, 논리적 구조를 파악한 후 맥락을 이해하여 의도를 파악하고 적용하고 추론하여 발화계획을 세우고 문법적 논리적 구조로 실현하여 단어로 반응하는 것입니다. 응용 분야로는 기계번역, 자동통역, 사람과 기계가 소통하는 분야, 텍스트 이해로 질의응답 시스템, 텍스트 요약, 웹 문서 검색 등이 있습니다. 2. 정규표현식 정규표현식이란 문자의 형식을 지정하는 언어입니다. 문자열을 조작...2025.01.09
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ChatGPT의 진화 3.5-turbo, 4.0, 4o의 비교와 혁신2025.01.151. ChatGPT 3.5-turbo ChatGPT 3.5-turbo는 2023년에 출시된 모델로, GPT-3 아키텍처를 기반으로 하며 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 빠르고 효율적인 성능을 제공하며, 기본적인 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 기능을 수행합니다. 2. ChatGPT 4.0 ChatGPT 4.0은 2024년에 출시된 모델로, GPT-4 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 더 높은 성능과 향상된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다. 특히 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다....2025.01.15
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영어문장구조의 이해2025.01.251. 구성소 판별법 멀티미디어 강의에서 제시된 구성소 판별법을 적용하여 문장 내 밑줄 친 요소들이 구성소인지 판별하였습니다. 첫 번째 문장의 'book in'은 구성소가 아니지만, 두 번째 문장의 'a person wearing a red coat'는 구성소로 볼 수 있습니다. 2. 문법성 판단과 성분통어(c-command) 멀티미디어 강의에서 제시된 성분통어(c-command) 개념을 활용하여 문장의 문법성을 판단하였습니다. 첫 번째 문장 'Tom's mother cleaned herself'는 문법적이지만, 두 번째 문장 'He...2025.01.25
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의미 관계에 따른 단어의 유형 분류와 한국어 예시2025.01.151. 단어의 의미 관계 단어의 의미를 파악할 때 단어와 단어 사이의 연관성이 중요한 역할을 한다. 단어의 의미 관계에는 성분 분석 이론과 의미장 이론이 있다. 성분 분석은 단어의 의미를 의미 성분으로 분해하여 표시하는 방법이며, 의미장 이론은 어휘 체계가 의미상 관련성을 가진 어휘들로 집단화되어 있다는 관점이다. 2. 동형 관계 동형 관계에는 동의 관계와 동음 관계가 있다. 동의 관계는 서로 다른 단어가 같거나 매우 비슷한 의미를 가지는 관계이며, 동음 관계는 서로 다른 의미를 가지면서도 우연히 음성 형식이 같은 단어 사이의 관계이...2025.01.15
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