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[boostcourse][자연어 처리의 모든것] 기존의 자연어 처리 기법 챕터 1의 2강 : 기존 자연어 처리 기법 소개 핵심 단어 : BOW, 원핫 벡터, 나이브 베이즈 분류기, 문장 분류 Bag-Of-Words (단어 가방 모형) 단어 순서 고려 X, 각 단어들의 출현 빈도(frequency)에만 집중하는 문자형 데이터의 수치화 표현 방법 단어를 벡터로 표현하기 위해서는 주어진 문장에 쓰인 단어들을 사전(Vocabulary(key-value) 형태로 저장(중복 허용 X) 저장된 단어들은 각각 유니크한 카테고리 변수(Categorical variable)이므로, 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)를 이용해 벡터로 표현할 수 있고 -> 결국 주어진 문장을 원-핫 벡터의 합, 즉 숫자로 표현(numerical하게) 가능 문장을 구성하고 있는 단어들을 가방에 순차적으로.. 2024. 1. 24.

[boostcourse][자연어 처리의 모든것] 자연어 처리 활용 분야와 트렌드 boostcourse를 통해 KAIST 주재걸 교수님의 "자연어 처리의 모든 것" 강의를 듣게 되었다. 요즘 연구실에서 공부하게 된 분야가 언어모델인데, 언어모델에 들어가기에 앞서서 딥러닝과 자연어 처리 공부를 시작해야해서 무료 강의를 서치하다가 알게 되었다. 첫번째 강의는 "자연어 처리 활용 분야와 트렌드"였는데, 자연어 처리가 무엇인지뿐 아니라 기술이 활용되는 분야와 관련 학회까지 알아보니 앞으로이 학습에 큰 동기부여가 되었다. 특히 텍스트 마이닝 기술에서 computational social science(빅데이터 분석 기반 사회과학)가 나와 정말 잘 맞을 것 같다는 생각이 들어 앞으로의 공부할 분야에 대한 기대가 크다. 강의 피피티는 구할 수 없지만, 요약된 내용이 함께 공유되어 복습할 때 참고해.. 2024. 1. 24.

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