ChatGPT/인공지능 (27) 썸네일형 리스트형 [자연어처리][PYTHON] 규칙기반 품사 태깅 1. 규칙기반 품사 태깅이란? 컴퓨터가 자연어를 이해하고 분석할 수 있도록 하는 자연어 처리 기술 중 하나인 품사 태깅은 문장에 포함된 각 단어에 대해 그 단어의 품사를 판별하는 작업입니다. 이러한 품사 태깅 작업을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 규칙기반 품사 태깅은 가장 전통적이고 기본적인 방법입니다. 규칙기반 품사 태깅은 문장의 구성과 문법 규칙을 기반으로 각 단어의 품사를 결정하는 방법입니다. 즉, 미리 정의된 문법 규칙을 사용하여 입력 문장을 구문 분석하고, 각 단어의 품사를 판별하는 방식입니다. 이러한 방법은 사람이 직접 문법 규칙을 정의하고 규칙에 따라 품사 태깅을 수행하기 때문에, 일정 수준의 정확성을 보장할 수 있습니다. 하지만 규칙기반 품사 태깅 방법은 문법 규칙을 .. [자연어처리][PYTHON] 베이지안 추론 모델을 이용한 스펠링 체커 만들기 베이지안 추론 모델을 이용한 스펠링 체커 만들기 서론 스펠링 체커의 필요성 스펠링 체커는 맞춤법 검사 등에 사용되는 자연어 처리 기술 중 하나로, 주어진 단어가 올바르게 쓰여졌는지 검사하여 틀린 부분을 찾아내어 올바른 단어로 교정해주는 기능을 한다. 스펠링 체커는 일반적으로 텍스트 에디터, 워드프로세서, 이메일 클라이언트 등에서 사용되며, 온라인 검색 엔진에서도 검색어의 오타를 자동으로 교정해주는 기능이 있다. 스펠링 체커는 일반 사용자들뿐만 아니라 비즈니스 분야, 교육 분야, 언어학 연구 등 다양한 분야에서 필요하게 사용된다. 베이지안 추론 모델 소개 베이지안 추론은 사후 확률을 계산하기 위해 베이즈 정리를 이용하는 확률적 모델링 방법 중 하나이다. 이 방법은 사전 정보를 가지고 주어진 증거에 따라 사.. [정보이론][엔트로피] - Entropy 소개 엔트로피의 개념 엔트로피란 무엇인가? 엔트로피는 물리학에서 기체나 열 등의 무질서한 상태를 나타내는 물리량으로 알려져 있습니다. 하지만, 엔트로피는 물리학 이외에도 정보 이론 분야에서도 중요한 개념으로 활용됩니다. 정보 이론에서의 엔트로피는 정보의 불확실성 혹은 무질서함의 정도를 나타내는 척도로 사용됩니다. 엔트로피 값이 높을수록, 해당 정보의 불확실성이나 무질서함이 높아집니다. 엔트로피의 의미와 중요성 엔트로피는 정보 이론 분야에서 매우 중요한 개념 중 하나입니다. 엔트로피는 데이터의 불확실성 혹은 무질서함을 나타내기 때문에, 데이터 분석이나 머신 러닝 분야에서 많이 활용됩니다. 또한, 엔트로피는 정보 이론 분야에서 가장 기본적인 개념 중 하나로, 정보 압축, 코딩, 암호학 등의 분야에서도 널리 활용됩.. 이전 1 2 3 4 다음
