웹하드사이트 BEST10을 수상했어.
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작성자 Ricardo Barton 작성일25-08-06 01:46 조회7회 댓글0건관련링크
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-GPT-2.0, GPT-3.0, TensorFlow 등 다양한 언어 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
1. **자연어 처리:** NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 챗봇, 가상 비서, 음성 어시스턴트 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.
2. **텍스트 전처리: 텍스트 전처리는 텍스트를 개별 단어로 토큰화하는 프로세스입니다. 여기에는 토큰화, 단어 임베딩, 형태소 분석 등이 포함될 수 있습니다.
3. **감정 분석: 감정 분석은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 텍스트 데이터에 대한 감성 분석을 수행하는 것입니다. 여기에는 긍정, 부정 또는 중립과 같은 감정과 관련된 정보를 추출하기 위해 머신 러닝 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 시스템은 텍스트에 표현된 감정을 더 잘 이해하고 그에 따라 응답을 조정할 수 있습니다.4. **기계 번역: 기계 번역은 기계가 인간과 유사한 언어로 텍스트를 번역할 수
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1. **자연어 처리:** NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 챗봇, 가상 비서, 음성 어시스턴트 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다.
2. **텍스트 전처리: 텍스트 전처리는 텍스트를 개별 단어로 토큰화하는 프로세스입니다. 여기에는 토큰화, 단어 임베딩, 형태소 분석 등이 포함될 수 있습니다.
3. **감정 분석: 감정 분석은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 텍스트 데이터에 대한 감성 분석을 수행하는 것입니다. 여기에는 긍정, 부정 또는 중립과 같은 감정과 관련된 정보를 추출하기 위해 머신 러닝 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 시스템은 텍스트에 표현된 감정을 더 잘 이해하고 그에 따라 응답을 조정할 수 있습니다.4. **기계 번역: 기계 번역은 기계가 인간과 유사한 언어로 텍스트를 번역할 수