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nce)
2.자연언어처리
3.인공지능과 자연언어처리
4.자연언어처리와 기계학습
5.말뭉치 데이터 (Corpus)
6.통계적 학습기반의자연언어처리
7.기호적 학습(Symbolic Learning)
8.결정트리
9.결정트리 표현
10.변형기반오류에 의한 학습
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트리)이다
2) 중간 노드(internal node)는 셀을 포함하는 MBR에 대한 시그니쳐를 저장하고 리프 노드(leaf node)에는 실제 특징 벡터를 저장하는 구조(Tree with Cell-based signatures in Internal nodes ; CI-트리)이다
3. 유사성-기반 질의 처리 알고리즘
Ⅶ. 인터
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자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오.
목차
서론
본론
1, 자연언어와 컴퓨터언어
2, 컴퓨터언어학의 개념과 의의
3, 자연언어 처리의 기법
1) 형태소
2) 정규화 3) 어간 추출
4) 불용어 제거
5) 기계 학습
4, 컴
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처리학회
▷ 양창우(1988), 기계번역을 위한 한글문장의 의미해석에 관한 연구, 경남대학교
▷ 최명원(2009), 통제언어, 기계번역 그리고 Post-editing, 독일언어문학연구회
▷ 최승권(1995), 한국어와 여러 언어 통합기반 기계번역, 서울대학교 Ⅰ
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결정, 예측, 일기 예보, 평가 등에 광범위하게 사용된다. 1. 데이터 마이닝의 정의
2. 데이터 마이닝의 출현배경
3. 데이터 마이닝의 특징
4. 데이터 마이닝의 역할 및 기법
5. 데이터 마이닝의 효율적인 적용과정
6. 데이터 마
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