언어의이해 ) 자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오 (2)

소개글

언어의이해 ) 자연언어처리와 컴퓨터언어학에 대해 간략히 서술하시오 (2)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 서론
2. 본론1) 컴퓨터 언어학의 발전2) 자연언어처리 ⑴ 단계별 분석과 어려움 ⑵ 말뭉치를 활용한 언어모델 ⑶ 심층학습으로 확장
3. 결론
4. 참고문헌

본문내용

ector)로, 주어진 단어에 대한 분산 표현을 포함한다. 원시 표상이 주어지면 신경망에 은닉층으로 추상화를 거친 후 복잡한 표상을 지닌 임베딩 벡터를 얻어낼 수 있다. 이렇게 획득한 표상으로 연관성을 추출하거나, 구나 문맥과도 같은 정보로 변환 및 예상하는 작업을 할 수 있게 된다. 더 효과적으로 수행하기 위해 어떻게 구조와 함수를 설계했느냐에 따라 다양한 모델들을 개발하고 있다.
3. 결론
머지않은 미래에는 일상에서 인공지능과 커뮤니케이션 하는 일이 핵심을 차지하게 될 것이다. 단지 그 시기가 정확히 언제 올지, 또 그로 인해 우리에게 어떤 부작용을 가져다줄지 모른 체 기다리고 있을 뿐이다. 본문에서는 컴퓨터 언어학과 자연언어처리의 기본적인 원리를 중점으로 간략히 살펴보았으나 세부 내용으로 들어갈수록 언어학을 기호와 연산 및 논리를 이해하고 설계해야한다. 통합적인 관점과 논리력을 요구하는 쉽지 않지만, 매력적인 분야라고 할 수 있다. 이미 우리 주변에서 사용하고 있고, 앞으로는 입출력 방식이 다양화되고, 활용이 가능한 분야도 확장될 것이다. 전문 지식을 반영한 데이터나 사용자 중심의 빅 데이터와 결합하는 등으로 말 그대로 광범위하게 사용하리라 예상할 수 있다. 스마트폰과 컴퓨터, 스피커가 이미 우리에게 보여주었다면, 앞으로는 사람과 구분이 안 될 정도의 사투리를 쓰는 전자기기나 목적에 맞게 외형을 갖추고 충실히 기능하는 로봇을 보게 될 날도 얼마 남지 않은 것 같다. 그 모든 처리 과정을 담당하는 자연언어처리는 이렇듯 가장 역동적인 가능성을 보이는 분야 중 하나라고 단언할 수 있다. 많은 관심을 받으며 연구 중이기 때문에 기존의 모델은 더 정확하고 최적화되고 있으며, 앞으로 더 효율적이고 어려운 처리를 할 수 있는 새로운 방법과 구조를 만들며 상용화를 향해 빠른 속도로 발전할 것이다.
4. 참고문헌
이정민. (1992). 자연언어처리와 인지. 인지과학, 3(2), 161-176.
송도규. (2001). 자연언어처리(NLP)동향. 언어와 언어학, 28(0), 123-132.
정성원, 권혁철. (2007). 자연언어처리를 위한 기계학습. 정보과학회지, 25(3), 57-63.
나승훈, 이예하. (2015). 심층학습에 기반한 자연언어처리. 정보과학회지, 33(10), 28-39.
지인영, 김희동. (2020). 자연언어처리를 위한 언어모델 분석. 담화·인지언어학회 학술대회 발표논문집, (), 96-108.

키워드

과제,   레포트,   논문,   사이버,   학점은행,   일반대학,   오프라인,   온라인,   일지