방송통신대학교/전산언어학/자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오
본 자료는 2페이지 의 미리보기를 제공합니다. 이미지를 클릭하여 주세요.
닫기
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
해당 자료는 2페이지 까지만 미리보기를 제공합니다.
2페이지 이후부터 다운로드 후 확인할 수 있습니다.

소개글

방송통신대학교/전산언어학/자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ι. 서론

Ⅱ. 본론
1. 전산언어학
1) 정의
2) 연원 및 변천
2. 자연언어처리
1) 정의와 필요이유
2) 필요기술
3) 어휘의미 분석기술
4) 개체명 인식기술
5) 활용상황
6) 이외 필수기술
(1) 기본기술
(2) 번역기술

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

응답을 위한 의미 구조를 생성하며, ‘응답 생성’에서는 추론과 수행 엔진을 이용하여 지식 베이스로부터 적합한 응답을 생성한다.〃
(2) 번역기술
류범모(2019) 류범모, 2019, 위의 논문.
에 의하면 〃번역기술은 컴퓨터로 하나의 언어로 된 텍스트를 자동으로 다른 언어로 변환하는 기술을 의미한다. 인간이 학습을 통해서 외국어를 배우고, 그 지식을 바탕으로 번역하는 능력을 컴퓨터가 흉내를 내는 것이기 때문에 기계 번역도 인공 지능 기술의 하나라고 불린다. 최근에는 기계번역 기술을 크게 통계 기반의 기계번역과 신경망 기반의 기계번역으로 구분한다. 통계 기반의 기계번역은 대규모의 병렬 말뭉치로부터 단어들 간의 정렬을 찾고, 빈도수를 구하여 통계 정보를 학습하고, 그 확률 값을 기반으로 번역을 수행하는 방식이다. 입력 문장의 단어나 구 단위로 모든 대역어 후보들을 나열하고, 그 대역어 후보들의 확률 값이 가장 높은 경로를 찾는 방식으로 번역을 수행한다. 이 방식은 단어나 구 단위로 번역이 되기 때문에 그 단위를 넘어서는 언어적 특성을 반영하기 어려운 모델 자체의 한계가 존재하고, 대역어와 대역어가 연결되는 지점에서 자연스럽지 못한 번역 결과가 자주 생성되는 현상이 있다. 신경망 기반의 기계번역에서는 입력 문장을 문장 벡터 형태로 변환한 다음, 그 문장 벡터를 기반으로 출력 언어의 문장을 생성해 내는 방식을 적용한다.〃
Ⅲ. 느낀점
이번 레포트를 통해 전산언어학과 자연언어처리기술에 대해 상세히 조사해보았다. 처음 조사할 때만 해도 전산언어학과 자연언어처리기술이 필자와 별다른 관련이 없는 줄 알았다. 하지만 매일 컴퓨터를 쓰고 있고, 최근에 시리(SIRI)도 구매하였으며,
거의 매일 내비게이션을 쓰고 있기 때문에 나의 생활에 없으면 안 되는 것이 위에서 언급한 기술들이었던 것이다. 또한 옛날노래를 찾거나 길거리에서 나오는 음악을 알기 위해 네이버 노래찾기를 자주 활용하고 있는데, 이 또한 AI기술의 발전으로 얻는 혜택이라 생각한다.
Ⅳ. 참고문헌
논문
류범모, 2019,「한통이 자연언어처리 기반 다국어 어휘대역 서비스」.
김학수, 2017,「인공지능 음성언어 비서 시스템의 자연언어처리 기술들」.
2. 사이트
인공지능신문(https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=15036).
한국학중앙연구원-한국민족문화대백과사전(http://encykorea.aks.ac.kr).
  • 가격2,000
  • 페이지수6페이지
  • 등록일2021.02.01
  • 저작시기2020.10
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#1144522
본 자료는 최근 2주간 다운받은 회원이 없습니다.
다운로드 장바구니