자연어 처리는 기계학습과 딥러닝이 도입된 이후 가장 큰 수혜를 받아 그 성능과 정확도가 크게 상승했습니다. 딥러닝을 사용한 자연어 처리는 모델에 따라 세세한 차이는 있지만, 대부분 아래와 같은 단계를 거쳐 진행됩니다. 먼저 어떠한 목적으로 자연어 처리를 도입할 것인지 결정합니다. 해당 목적과 관련된 학습 데이터(코퍼스)를 구축하거나 확보합니다. 학습 데이터를 통해 학습시킬 모델을 작성합니다. 모델을 코퍼스를 이용하여 학습시킵니다. 학습된 모델을 검증하고 문제가 있을 경우 2~4단계로 돌아가 수정합니다. 완성된 모델을 실전에 투입합니다. 1.5.1 단어 임베딩 단어 임베딩(word embedding)은 자연어로 되어있는 문장을 컴퓨터가 받아들일 수 있도록 하는 문장의 전처리 과정 중 하나입니다. 특히 단어..
