신경망 기반 자연어처리의 발전과 한계

소개

"신경망 기반 자연어처리의 발전과 한계"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 자연어처리의 개념과 전통적 접근법
(2) 신경망 도입 이전의 한계
(3) 단어 임베딩 기법과 의미 표현의 혁신
(4) 순환신경망(RNN) 기반 자연어처리의 발전
(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머의 등장
(6) 사전학습 언어모델의 부상과 성과
(7) 실제 응용 분야에서의 신경망 기반 NLP
(8) 한계와 문제점: 편향, 해석 가능성, 자원 소모
(9) 사회적·윤리적 논의와 규제 필요성
(10) 향후 전망과 과제

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

자연어처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 인공지능 분야로, 정보 검색, 기계 번역, 대화형 시스템 등에서 중요한 역할을 해왔다. 초기에는 규칙 기반 접근법과 통계적 기법이 주류였으나, 2010년대 이후 신경망 모델의 발전이 NLP를 혁명적으로 변화시켰다. 본 보고서는 신경망 기반 자연어처리의 발전 과정을 살펴보고, 기술적 성취와 더불어 남아 있는 한계를 비판적으로 검토하며 미래 과제를 논의한다.

2. 본론

(1) 자연어처리의 개념과 전통적 접근법

자연어처리는 인간 언어의 문법적, 의미적, 맥락적 특성을 수학적 모델로 표현하는 과정이다. 초기에는 문법 규칙과 사전을 기반으로 한 규칙 기반 시스템이 사용되었고, 이후에는 통계적 언어 모델이 확산되었다. 예를 들어 n-그램 모델은 단어 간 확률적 연관성을 계산하여 언어를 처리했으나, 문맥을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다.

참고자료

· Mikolov, T., et al. [2013]. "Efficient estimation of word representations in vector space". arXiv.
· Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. D. [2014]. "Glove: Global vectors for word representation". EMNLP.
· Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. [2015]. "Neural machine translation by jointly learning to align and translate". ICLR.
· Vaswani, A., et al. [2017]. "Attention is all you need". NeurIPS.
· Devlin, J., et al. [2019]. "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding". NAACL.
· 김성훈. [2021]. <모두를 위한 딥러닝>. 길벗.
· 이정환. [2023]. <AI 구조와 학습의 이해>. 한국정보사회연구소.