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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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4차 산업혁명을 선도할 주요 기술에 대한 조사2025.04.261. 인공지능의 발전 인공지능은 기계나 알고리즘, 시스템이 인간의 행동과 지능을 모방하는 능력을 가진 기술이다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하며, 이런 기술이나 방법, 응용프로그램을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학이다. 인공지능은 탄생 이후 이론과 기술이 나날이 발전되고 있으며, 응용 분야도 확대되고 있다. 미래의 인공지능 기술은 다양한 과학 기술 제품에 인류 지혜의 지혜를 담당할 것이라고 예상할 수 있다. 2. 인공지능의 활용 인공지능은 이미 점차 우리 생활에 들어와 다양한 분야에 응용되고 있다. 자율주행차, ...2025.04.26
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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트위터 내의 남성과 여성의 평가어 사용분석2025.05.101. 트위터 번역의 현황 현재 트위터는 Bing 번역기와 제휴하여 40개 이상의 언어쌍으로 트윗의 기계 번역을 제공하고 있지만, 일부 번역의 경우 품질이 좋지 않다. 그 이유는 트위터에서 쓰이는 비교적 informal한 언어에 대한 TM이 부족하고 시스템 훈련이 덜 되어있기 때문이다. 기계 번역의 이론은 간단하지만 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅 등 복합적인 기술 적용이 필요하다. 2000년대부터 기계 번역의 주 시스템은 SMT였지만, 2016년대 후반에 NN 기반 통역이 개발되어 기계 번역의 품질이 높아졌다. 2. 성별에 따른 트위터...2025.05.10
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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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초지능 이후 범용인공지능(AGI)의 미래 시나리오와 과제2025.11.131. 범용인공지능(AGI)을 통한 완벽한 번역기 범용인공지능이 완전히 발달하면 인간 수준의 언어능력을 갖춘 완벽한 번역기가 개발될 것이다. 현재 네이버 파파고, 카카오i 등 딥러닝 기반 번역기는 뉘앙스 파악과 문맥 번역에 한계가 있지만, AGI 번역기는 다양한 문맥을 이해하고 모든 환경에서 응용 가능하다. 이를 통해 외국어 학습의 필요성이 감소하고, 국제 회의와 기업의 해외진출 시 언어장벽이 사라져 글로벌 시대의 세계화를 가속화할 것이다. 2. 인공지능 창작물의 저작권 및 지적재산권 AI가 그림, 음악, 문학 등 예술 분야에서 고도...2025.11.13
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한국어 언어 이론의 적용 가능성과 한계점 분석2025.11.161. 한국어 언어 모델과 이론의 적용 가능성 한국어에 대입한 언어 모델과 이론은 자연어 처리, 기계번역, 음성인식 등 다양한 분야에서 적용 가능하다. 그러나 한국어의 특성인 조사, 어미, 어조 등을 정확하게 처리하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하며, 데이터 부족으로 인한 어려움이 있다. 구문론적, 의미론적 이론들이 제안되어 한국어의 특성을 반영하는 모델 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 2. 한국어의 언어적 특징과 차이점 한국어는 띄어쓰기, 형태소의 다양성, 주어와 목적어의 위치 유연성 등 다른 언어와 구별되는 특징을 가지...2025.11.16
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한국방송통신대학교 언어의 이해 중간과제물2025.01.241. 컴퓨터 언어학 컴퓨터 언어학은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 분야로, 1950년 미국에서 러시아어 자동 번역 시도로부터 시작되었다. 컴퓨터 언어학은 인간의 언어 지식을 활용하여 유용한 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 최근 언어 연구에도 컴퓨터가 활용되고 있다. 주요 연구 분야로는 맞춤법 검사, 문법 검사, 음성 합성 및 인식, 기계 번역, 형태소 분석 등이 있다. 2. 맞춤법 검사 컴퓨터 언어학에서는 단어의 형태론적 구조를 분석하여 맞춤법 검사와 교정을 수행한다. 이를 위해서는 컴...2025.01.24