1-1 딥러닝 기반 자연어 처리 모델

기계의 자연어 처리

인공지능의 이해: 계산 + 처리

VS

사람의 자연어 이해

• 자연어 처리 모델

  입력(자연어) —모델(함수)—> 출력(확률)

  1. 모델: 어떤 입력을 받아서 해당 입력이 특정 범주일 확률을 반환하는 확률 함수

  2. 자연어 처리 모델: “자연어를 입력받아서 해당 입력이 특정 범주일 확률을 반환하는 확률 함수”

• 모델 종류

  입력(자연어) 특성과 목적(감성 분석)에 따라 선택

  가장 인기있는? → 딥러닝

• 딥러닝: 데이터 패턴을 스스로 익히는 인공지능

         딥 → 많은 은닉층
  
         **BERT, GPT** 주목 → 딥러닝 기반 자연어 처리 모델
  

후처리: 출력된 확률을 후처리하여 자연어 형태로 변경

입력(자연어) —모델(함수)—> 출력(확률) → 후처리

ex) 문서 분류, 문장 쌍 분류, 개체명 인식, 질의응답, 문장 생성

딥러닝 모델의 학습