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언어처리
인공지능을 위한 자연언어처리
음성인식, 형태소분석, 통사분석, 의미분석
언어이해 인공지능
자연언어처리를 위한 인공지능
형태론, 구문론, 의미론, 화용론적 언어지식 지식표현
지식의 습득 기계학습 (
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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 자연언
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언어학」, 『네이버 지식백과』, https://terms.naver.com(검색일: 2018.9.3.) Ⅰ. 시작하며
Ⅱ. 컴퓨터언어학의 연구 대상과 방법
1. 자연언어 처리 연구
2. 음성언어 처리 연구
3. 문자언어 처리 연구
4. 기계번역 응용 연구
Ⅲ. 맺으며
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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
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처리가 요구되고 있다. 즉, 자연어 처리에서 서로 다른 언어들 간의 기계적인 번역, 기계추론과
계획 및 자동컴퓨터 프로그램 시스템, 인공지능 시스템의 개발을 편리하게 해주는 하드웨어의 소프트웨어에 관한 연구, 컴퓨터를 통한 의학진단
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