제리코드르렁

토큰화(Tokenization)는 자연어 처리(NLP)에서 가장 기본적이고 중요한 단계 중 하나입니다. 토큰화는 텍스트를 분석 가능한 단위인 '토큰(token)'으로 나누는 과정입니다. 이 글에서는 토큰화의 개념과 중요성, 다양한 방법, 그리고 실생활에서의 적용 사례를 살펴보겠습니다.토큰화의 개념토큰화는 문장이나 문단과 같은 큰 텍스트 단위를 단어, 구, 문자, 또는 의미 있는 다른 단위로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "나는 학교에 간다"라는 문장은 "나는", "학교에", "간다"라는 세 개의 단어로 나눌 수 있습니다. 이렇게 나눈 단위를 토큰이라고 부릅니다. 토큰화는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 필수적인 단계입니다.토큰화의 중요성언어 이해의 기초: 토큰화는 자연어 처리의 기본적인 단..

정규표현식: 텍스트 데이터 처리의 강력한 도구정규표현식(Regular Expression, regex)은 텍스트 내 특정 패턴을 검색하고 조작하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 특히 데이터 분석, 웹 개발, 시스템 관리 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다. 이 글에서는 정규표현식의 기본 개념과 실무에서의 활용 방법을 자세히 설명합니다.정규표현식의 기본 개념정규표현식은 문자열에서 패턴을 찾기 위한 일종의 '검색 언어'입니다. 복잡한 텍스트 검색을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 정규표현식은 다양한 패턴 메타문자를 사용하여 강력한 텍스트 매칭을 가능하게 합니다. 다음은 자주 사용되는 메타문자와 그 의미입니다.. (점): 임의의 단일 문자와 일치합니다. 예: a.c는 'abc', 'a1c', 'a_c..

정규표현식 (Regular Expression)정규표현식은 일종의 패턴입니다. 문장에서 특정한 단어나 문자를 찾기 위해 사용하는 도구라고 생각하면 됩니다. 예를 들어, 우리가 '사과'라는 단어를 찾고 싶다면, 정규표현식을 이용해 빠르고 정확하게 찾을 수 있습니다. 마치 '숨은 그림 찾기'에서 특정 모양을 찾는 것처럼 말이죠.용도: 텍스트에서 특정 패턴을 찾거나, 치환하거나, 삭제하는 작업에 사용됩니다.예시: 이메일 주소 찾기, 전화번호 형식 확인 등https://jerrycodezzz.tistory.com/8 정규표현식 (Regular Expression)정규표현식: 텍스트 데이터 처리의 강력한 도구정규표현식(Regular Expression, regex)은 텍스트 내 특정 패턴을 검색하고 조작하는 데 ..

Hugging Face란?Hugging Face는 자연어 처리(NLP) 분야에서 주로 사용되는 오픈 소스 AI 플랫폼 및 커뮤니티로, 사용자들이 쉽게 머신러닝 모델을 활용하고 연구할 수 있도록 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. Hugging Face는 특히 Transformers 라이브러리로 유명하며, 이 라이브러리는 다양한 사전 학습된 트랜스포머 기반 모델들을 포함하고 있습니다.Hugging Face의 주요 기능과 서비스Transformers 라이브러리:BERT, GPT, RoBERTa, T5 등 여러 사전 학습된 트랜스포머 모델들을 쉽게 사용할 수 있는 라이브러리입니다.이 라이브러리는 다양한 NLP 작업(예: 텍스트 생성, 번역, 감성 분석 등)에 사용할 수 있는 모델과 툴을 제공합니다.Datase..

BERT란?BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, Google에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델입니다. BERT는 문맥을 양방향으로 이해할 수 있는 사전 학습된 트랜스포머 모델로, NLP 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다.BERT의 특징양방향성:BERT는 문장의 왼쪽과 오른쪽 문맥을 동시에 고려하여 단어를 이해합니다. 이는 기존의 언어 모델들이 주로 한 방향으로만 문맥을 고려하는 것과 대비됩니다. 양방향성을 통해 문장의 맥락을 더 깊이 이해할 수 있습니다.사전 학습 및 미세 조정(Fine-tuning):BERT는 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습(pre-training)된 후, 특정 작업에 맞춰 미세 조정(fi..