##텍처 컴퓨터 아키텍처 마이크로아키텍처 운영 체제 통신 & 네트워크 컴퓨터 오디오 라우팅 네트워크 토폴로지 암호학 차세대 통신망 데이터베이스 데이터 마이닝 RDBMS SQL NoSQL 오라클 데이터베이스 인공 지능 자동추론 전산언어학 컴퓨터 비전 진화 연산 기계 학습 자연 언어 처리 로봇학 컴퓨터 그래픽 시각화 영상 처리 인간과 컴퓨터 상호 작용 컴퓨터 접근성 사용자 인터페이스 착용 컴퓨터 유비쿼터스 컴퓨팅 가상현실 계산과학 인공생명 생물정보학 인지과학 계산화학 계산론적 신경과학 계산물리학 수치해석학 기호계산 정보보호 암호학 물리 보안 애플리케이션 보안 인터넷 보안 네트워크 보안 해킹 크래킹 전거 통제 LCCN : sh88002425 NDL : 00562347 원본 주소 " " 분류 : 전산언어학음성 인식자연 언어 처리인공지능숨은 분류 : 출처가 필요한 글 / 2010년 10월출처가 필요한 모든 글전체에 출처가 필요한 글LCCN 식별자를 포함한 위키백과 문서 둘러보기 메뉴 개인 도구 로그인하지 않음토론기여계정 만들기로그인 이름공간 문서토론 변수 보기 읽기편집역사 보기 더 보기 검색 둘러보기 대문사용자 모임요즘 화제최근 문서 보기임의 문서로도움말기부 도구 여기를 가리키는 문서가리키는 글의 최근 올리기특수 문서 목록고유 링크문서 정보위키
##사를 처리하는 방식 중의 하나는, 음절 단위를 기반으로 하는 bi - gram이 있다. 예를 들어,'복합 명사'는 음절 단위로'복합명사 ','복합명사 ','복합명사'의 세 가지 형태로 쪼갤 수 있고, 이 중 가장 적합한 분해 결과를 문서 내에서 출현하는 빈도 등의 추가 정보를 통해 선택하는 알고리즘이 있을 수 있다. 일반적으로, 다양하게 쪼개지는 분석 결과들 중에서 적합한 결과를 선택하기 위해, 테이블 파싱이라는 동적 프로그래밍 방법을 사용한다. 나는 → 나 ( 대명사 ) 는 ( 조사 ) 나는 → 날 ( 동사 ) 는 ( 관형형어미 ) 품사 부착 [ 편집 ] 형태소 분석을 통해 나온 결과 중 가장 적합한 형태의 품사를 부착하는 것을 말한다. 보통 태거라고 하는 모듈이 이 기능을 수행한다. 이는 형태소 분석기가 출력한 다양한 분석 결과 중에서 문맥에 적합한 하나의 분석 결과를 선택하는 모듈이라 할 수 있다. 분석 시 문맥 좌우에 위치한 중의성 해소의 힌트가 되는 정보를 이용해서 적합한 분석 결과를 선택한다. 보통 태거는 대규모의 품사부착 말뭉치를 이용해서 구현하는데 은닉 마르코프 모델 ( HMM ) 이 널리 사용
영화는 흥미 없었다 → 이 영화는 재미있었는데, 저 영화는 흥미 없었다 어제 내가 본 그 영화는 아주 재미있었다 → 어제 내가 본 그 영화는 아주 재미있었다. 나는 오늘 하늘을 나는 새를 보았다 → 나는 오늘 하늘을 나는 새를 보았다 이와 같이, 구 단위 분석을 먼저 수행하고 절 단위 분석을 해서 보다 큰 단위로 만든다. 이러한 분석은 다음 단계인 구문 분석에서의 중의성을 해소하는 데 아주 중요한 역할을 수행한다고 할 수 있다. 구문 분석 [ 편집 ] 구문 분석 문서를 참고하십시오. vdeh컴퓨터 과학의 주요 분야수학적 기초 수리논리학 집합론 정수론 그래프 이론 형 이론 범주론 수치해석학 이산수학 계산 이론 오토마타 이론 계산 가능성 이론 계산 복잡도 이론 양자 계산 이론 알고리즘 & 자료 구조 알고리즘 알고리즘 설계 알고리즘 해석 자료 구조 계산기하학 프로그래밍 언어 & 컴파일러 구문 분석 컴파일러 인터프리터 프로그래밍 언어 구조적 프로그래밍 객체 지향 프로그래밍 병렬 & 분산 시스템 병렬 컴퓨팅 컴퓨터 클러스터 분산 컴퓨팅 그리드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅 IaaS PaaS SaaS 소프트웨어 공학 요구 분석 소프트웨어 설계 컴퓨터 프로그래밍 정형 기법 소프트웨어 테스트 소프트웨어 개발 시스템 아키텍처 컴퓨터 아키텍처 마이크로아키텍처 운영 체제 통신 & 네트워크 컴퓨터 오디오 라우팅 네트워크 토폴로지 암호학 차세대 통신망 데이터베이스 데이터
##움말기부 도구 여기를 가리키는 문서가리키는 글의 최근 올리기특수 문서 목록고유 링크문서 정보위키데이터 항목이 문서 인용하기 다른 프로젝트 공용 인쇄 / 내보내기 책 만들기PDF로 다운로드인쇄용 판 다른 언어 ( ) 日 本 語 / 中 文 - - 링크 편집 이 문서는 2018년 9월 12일 ( 수 ) 17 : 27에 마지막으로 편집되었습니다. 모든 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시 - 동일조건변경허락 3. 0에 따라 사용할 수 있으며, 추가적인 조건이 적용될 수 있습니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참고하십시오. 미국 및 다른 국가에 등록되어 있는 Wikimedia Foundation, Inc. 소유의 등록 상표입니다. 개인정보 정책 위키백과 소개 면책 조항 개발자 쿠키 정책 모바일 보기
##거는 대규모의 품사부착 말뭉치를 이용해서 구현하는데 은닉 마르코프 모델 ( HMM ) 이 널리 사용되고 있다.'나는'이라는 어절에 대한 형태소 분석이 다음과 같다면 나는 → 나 ( 대명사 ) 는 ( 조사 ) 나는 → 날 ( 동사 ) 는 ( 관형형어미 ) 다음과 같이 적절한 품사를 부착하는 것이 품사 부착이다. 나는 오늘 학교에 갔다'→'나 ( 대명사 ) 는 ( 조사 ) 오늘 학교에 가다았다'하늘을 나는 새를 보았다'→'하늘을 날 ( 동사 ) 는 ( 관형형어미 ) 새를 보다았다'구절 단위 분석 [ 편집 ] 구 단위 분석은 명사구, 동사구, 부사구 등의 덩어리를 의미한다. 서울시 서초구 서초동에 있는 가장 유명한 회사는 어디인가요 → 서울시 서초구 서초동에 있는 가장 유명한 회사는 어디인가요 이 해결책은 정말이지 여기에는 적합하지 않아 → 이 해결책은 정말이지 여기에는 적합하지 않아 절 단위 분석은 중문, 복문 등의 문장을 단문 단위로 분해하는 역할을 수행한다. 이 영화는 재미있었는데, 저 영화는 흥미 없었다 → 이 영화는 재미있었는데, 저 영화는 흥미 없었다 어제 내가 본 그 영화는 아주 재미있
자연어 처리 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 자연어 처리 위키백과, 우리 모두의 백과사전. ( 자연 언어 처리에서 넘어옴 ) 둘러보기로 가기 검색하러 가기 이 문서의 내용은 출처가 분명하지 않습니다. 이 문서를 편집하여, 신뢰할 수 있는 출처를 표기해 주세요. 검증되지 않은 내용은 삭제될 수도 있습니다. 내용에 대한 의견은 토론 문서에서 나누어 주세요. ( 2010년 10월 ) 자연어 처리 ( 自 然 語 處 理 ) 또는 자연 언어 처리 ( 自 然 言 語 處 理 ) 는 인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 모사 할수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나다. 자연 언어 처리는 연구 대상이 언어 이기 때문에 당연하게도 언어 자체를 연구하는 언어학과 언어 현상의 내적 기재를 탐구하는 언어 인지 과학과 연관이 깊다. 구현을 위해 수학적 통계적 도구를 많이 활용하며 특히 기계학습 도구를 많이 사용하는 대표적인 분야이다. 정보검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 신문기사 클러스터링, 대화형 Agent 등 다양한 응용이 이루어 지고 있다. 목차 1 형태소 분석 2 품사 부착 3 구절 단위 분석 4 구문 분석 형태소 분석 [ 편집 ] 자연 언어 처리에서 말하는 형태소 분석이
##소 분석 2 품사 부착 3 구절 단위 분석 4 구문 분석 형태소 분석 [ 편집 ] 자연 언어 처리에서 말하는 형태소 분석이란 어떤 대상 어절을 최소의 의미 단위인'형태소'로 분석하는 것을 의미한다. ( 형태소는 단어 그 자체가 될 수도 있고, 일반적으로는 단어보다 작은 단위이다. ) 정보 검색 엔진에서 한국어의 색인어 추출에 많이 사용한다. 형태소 분석 단계에서 문제가 되는 부분은 미등록어, 오탈자, 띄어쓰기 오류 등에 의한 형태소 분석의 오류, 중의성이나 신조어 처리 등이 있는데, 이들은 형태소 분석에 치명적인 약점이라 할 수 있다. 복합 명사 분해도 형태소 분석의 어려운 문제 중 하나이다. 복합 명사란 하나 이상의 단어가 합쳐서 새로운 의미를 생성해 낸 단어로'봄바람'정보검색'' 종합정보시스템'등을 그 예로 들 수 있다. 이러한 단어는 한국어에서 띄어쓰기에 따른 형식도 불분명할 뿐만 아니라 다양한 복합 유형 등에 따라 의미의 통합이나 분해가 다양한 양상을 보이기 때문에 이들 형태소를 분석하는 것은 매우 어려운 문제이다. 기계적으로 복합명사를 처리하는 방식 중의 하나는, 음절 단위를 기반으로 하는 bi - gram이 있다. 예를 들어
자연어 처리(自然語處理) 또는 자연 언어 처리(自然言語處理)는 인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나다. 자연 언어 처리는 연구 대상이 언어 이기 때문에 당연하게도 언어 자체를 연구하는 언어학과 언어 현상의 내적 기재를 탐구하는 언어 인지 과학과 연관이 깊다. 구현을 위해 수학적 통계적 도구를 많이 활용하며 특히 기계학습 도구를 많이 사용하는 대표적인 분야이다. 정보검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 신문기사 클러스터링, 대화형 Agent 등 다양한 응용이 이루어지고 있다.