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AI이야기147

백오브워즈로 시작하는 AI 텍스트 분석: 원리와 활용법 완벽 가이드 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 바꾸는 방법, 궁금하신가요? 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 다루는 기본적인 방법 중 하나인 백오브워즈(Bag-of-Words, BoW)에 대해 알아보고, 이 기법이 어떻게 텍스트 데이터를 분석하는 데 사용되는지 자세히 살펴볼게요. 텍스트 데이터 속 단어들의 빈도를 이용해서 텍스트를 벡터로 표현하는 백오브워즈는 텍스트 분석의 기본 개념을 이해하는 데 아주 중요한 역할을 한답니다. 텍스트 데이터의 의미를 어떻게 숫자로 표현할 수 있을까요? 컴퓨터는 숫자만 이해할 수 있기 때문에, 텍스트 데이터를 숫자로 바꾸는 과정이 필수적이에요. 백오브워즈는 텍스트 데이터를 구성하는 단어들의 빈도를 이용해서 텍스트를 벡터로 표현하는 간단하면서도 효과적인 방법 중 .. 2024. 11. 12.
TF-IDF로 인공지능 텍스트 분석 마스터하기: 핵심 키워드 추출부터 활용까지 TF-IDF를 활용하여 문서의 핵심 키워드를 찾고, 문서 간 유사도를 측정하는 방법을 알아보세요. 텍스트 데이터 분석에 필수적인 TF-IDF 개념을 쉽고 명확하게 이해하고, 실제 활용 사례를 통해 그 유용성을 확인해 보세요. TF-IDF란 무엇일까요?TF-IDF는 Term Frequency-Inverse Document Frequency의 약자로, 텍스트 데이터 분석에서 자주 사용되는 가중치 기법입니다.  어떤 단어가 특정 문서에서 얼마나 중요한지를 나타내는 지표라고 생각하면 쉬워요. 즉, 특정 문서에서 자주 등장하지만, 다른 문서에서는 잘 등장하지 않는 단어일수록 높은 TF-IDF 값을 갖게 됩니다. 쉽게 말해, TF-IDF는 특정 문서에서 특정 단어가 얼마나 중요한지를 나타내는 수치를 계산하는 방법이.. 2024. 11. 12.
AI 시대, 텍스트 이해의 핵심: 문장 임베딩의 모든 것 텍스트 데이터가 넘쳐나는 세상에서, 컴퓨터가 이 데이터를 '이해'하고 '분석'할 수 있도록 돕는 기술이 바로 문장 임베딩이에요. 쉽게 말해, 문장 임베딩은 문장을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 기술인데요. 이 벡터를 통해 문장 간의 유사성을 비교하거나, 문장의 의미를 분석하는 다양한 작업을 수행할 수 있답니다. 요즘 챗봇이나 검색 엔진처럼 텍스트를 다루는 AI 서비스들이 엄청나게 발전하고 있잖아요? 이런 AI 서비스들이 텍스트를 제대로 이해하고, 우리가 원하는 답변을 척척 내놓을 수 있는 비결 중 하나가 바로 문장 임베딩 기술이라고 할 수 있어요. 문장 임베딩: 문장을 벡터로 표현하기문장 임베딩은 어떤 특정 문장을 고정된 크기의 실수 벡터로 바꾸는 과정이에요. 마치 지도에서 각 위치를 좌.. 2024. 11. 12.
바이 인코더 모델: NLP 문장 유사도 계산의 핵심! 문장 유사도를 빠르게 계산하고 싶다면? 바이 인코더 모델이 정답입니다! 자연어 처리(NLP)에서 문장 간의 유사도를 파악하거나 문장 쌍의 관계를 평가하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 특히, 대규모 데이터셋에서 수많은 문장들을 비교해야 할 때, 효율적인 방법이 필요하죠. 바로 이 지점에서 바이 인코더 모델이 빛을 발합니다. 이 포스팅에서는 바이 인코더 모델의 구조, 작동 방식, 장단점, 그리고 활용 분야를 꼼꼼하게 살펴보고, 왜 이 모델이 NLP 분야에서 주목받고 있는지 알아보도록 하겠습니다. 또한, 바이 인코더 모델과 비교되는 다른 인코더 모델 구조에 대한 설명도 함께 제공하여, 더욱 폭넓은 이해를 돕도록 할게요! 바이 인코더 모델 구조: 두 개의 인코더로 문장 유사도를 척척!바이 인코더 모델은 두 개.. 2024. 11. 12.
Sentence-Transformers로 텍스트와 이미지 임베딩 생성! AI 활용법 배우기 텍스트나 이미지 데이터를 벡터화하여 유사도를 측정하고, 다양한 NLP 작업에 활용하는 방법을 생각해본 적 있으세요?  Sentence-Transformers는 바로 이러한 작업을 쉽고 효과적으로 수행할 수 있도록 도와주는 멋진 파이썬 라이브러리에요. BERT 기반 모델을 활용해서 문장 단위의 임베딩을 생성하는데 탁월한 능력을 갖추고 있죠. 오늘은 Sentence-Transformers를 사용하여 텍스트와 이미지 임베딩을 생성하는 방법을 알아보고, 어떻게 활용할 수 있는지 살펴볼 거예요. Sentence-Transformers 설치하기Sentence-Transformers를 사용하려면 먼저 설치해야겠죠? 아래 명령어를 터미널에 입력해서 쉽게 설치할 수 있어요. pip install sentence-tran.. 2024. 11. 12.
문장 임베딩, AI 챗봇과 검색의 핵심! 장점과 활용법 파헤치기 텍스트 데이터, 컴퓨터가 이해할 수 있도록 벡터로 변환하는 마법, 문장 임베딩! 채널톡에서 어떻게 사용될 수 있을지 궁금하시죠? 텍스트 임베딩은 챗봇, 고객 문의 분석, 그리고 다양한 채널톡 기능을 더욱 똑똑하게 만들어주는 핵심 기술 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 문장 임베딩이 왜 필요한지, 그리고 어떤 방식으로 텍스트 데이터를 숫자로 바꾸는지 자세히 알아볼게요. 왜 텍스트를 숫자로 바꿔야 할까요?세상에는 정말 엄청나게 많은 데이터들이 존재하고 있고, 우리는 이 데이터를 이용해서 다양한 정보들을 얻으려고 노력하죠.  엑셀이나 데이터베이스처럼 깔끔하게 정리된 데이터들도 있지만, 웹에서 얻을 수 있는 뉴스 기사, 블로그 글, SNS 게시글, 댓글, 소스 코드 등은 형태가 너무 다양해서 쉽게 정리하기가 쉽.. 2024. 11. 11.

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