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natural-language-processing/
유원준 (2020). 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문. WikiDocs
naver 지식백과. 컴퓨터 언어학.
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2055277&cid=44411&categoryId=44411
스티븐 핑커(1994). 김한영 옮김(2008). 언어본능. 동녘사이언스
롤란트 하우
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natural language processing, statistical analysis, and expert system techniques used together", SIGIR'92, 1992.
W.Croft, H. Turtle, "A retrieval model for incorporating hypertext links", Hypertext'89, 1989.
H. Ffre. D. Stieger, "The use of semantic links in typertext information retrieval", Informa
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Language Acquisition, Rowley, MA:Newbury House. 1. 서론
2. 본론
2.1. 모니터 모델(Monitor Model)
2.1.1. 모니터 모델의 다섯 가지 가설
2.1.2. Non-Interface와 Interface의 입장
2.1.3. 자연적 접근법(Natural Approach)
2.2. 유표성차이 가설(Markedness Differential Hypothesis: MD
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Natural Language Processing) 와 같은 의미이다. 전산 언어학은 컴퓨터와 계산 알고리즘(algorithm) 을 자연언어의 처리에 적용하는 방법을 연구하는 학문이다. 컴퓨터가 나오기 시작하고부터, 전산학에서는 영어와 같은 인간의 자연언어(natural language)
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Natural Language Processing), 또는, '자동언어처리'(automatic/ automated language processing)라고도 부른다. 그 명칭이 주는 의미는 약간 다르지만 여기서는 그리 중요하지 않다., 컴퓨터언어학은 인공지능 (Artificial Intelligence) 과 그 일부가 겹치는 분야이다.
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언어처리(natural language processing) 또는 자연언어처리(automatic/ automated language processing)라고도 부른다. 그 명칭이 주는 의미는 약간 다르지만 여기서는 그리 중요하지 않다. 컴퓨터언어학은 인공지능(A.I)과 그 일부가 겹치는 분야이다. 인공지능의
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Natural Language Processing)가 접목, 사람의
言語를 이해할 수 있고 또한 새로운 답변을 만들어 대화 가능한 생성형(生成型)
AI인 것이다.
GPT라는 것은 오픈AI가 개발한 언어 모델을 일컫는다. GPT는 Generative
Pre-trained Transformer의 약어로, Generative
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챗 GPT(Generative Pre-trained Transformer)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분
야에서 혁신적인 모델로 주목받고 있습니다. 이 모델은 대화형 인터페이스와 다양한 자연어 처리
작업에 적용될 수 있으며, 사용자와의 상호작용을 개선하고 효
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[서론]
챗 GPT(Generative Pre-trained Transformer)은 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(Natural Language
Processing, NLP) 모델로, 대화형 인터페이스에서 자연스러운 대화를 생성하기 위해 설계되었습니
다. [제목]
[서론]
[본론]
[결론]
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Research on Fair, Accountable, and Transparent ML systems
( Explaining what learned models predict: In which cases can we trust machine learning models and when is caution required )
Introduction
Our lives are becoming more dependent on the presence of machine learning(ML). But as data, the fue
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