nlp_fundamentals

NLP의 기본 사항

(진행중인 작업!)

NLP (Natural Language Processing)는 지난 몇 년 동안 딥 러닝을 기반으로하는 현대 기술의 성공으로 인해 상당한 발전을 이루었습니다. NLP의 인기가 높아지고 다양한 형태의 대규모 데이터의 가용성으로 인해, 첫 번째 원칙에서 NLP 기술과 개념의 내부 작업을 이해하는 것이 훨씬 더욱 필수적입니다. 직관을 구축하고 개념을 확실하게 파악하는 것은 혁신적인 기술을 제시하고 연구 개선, 안전하고 인간 중심 AI 및 NLP 기술을 구축하는 데 중요합니다.

우리는 Fundamentals of NLP라는 새로운 시리즈를 소개하여 첫 번째 원칙에서 시작하여 중요한 NLP 기술과 개념에 대해 가르치고 자합니다. 우리는 시리즈 전체에서 다루는 각 개념의 이론적 측면과 동기를 소개 할 것입니다. 그런 다음 부트 스트랩 방법, 업계 표준 도구 및 기타 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 다양한 기술을 구현하여 실습 경험을 얻게됩니다. 그 과정에서 우리는 모범 사례를 다루고, 중요한 참조를 공유하며, NLP 모델을 훈련하고 구축 할 때 피하기 위해 일반적인 실수를 지적하고 앞으로 무엇이 있는지 논의 할 것입니다.

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챕터

1 장 : 토큰 화, 레마 화, 스템 밍 및 문장 세분화 - Colab 노트북, 웹 버전

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