제리코드르렁

1. NLTK (Natural Language Toolkit)설명: NLTK는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 강력한 라이브러리로, 기본적인 감정 분석을 지원합니다.특징: 토큰화, 품사 태깅, 네임드 엔티티 인식 등 다양한 NLP 기능을 포함하고 있습니다.사용법: NLTK의 VADER 모듈은 소셜 미디어 텍스트와 같이 간단한 감정 분석에 적합합니다.2. TextBlob설명: TextBlob은 파이썬용 라이브러리로, 감정 분석을 포함한 여러 NLP 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.특징: 사용이 매우 간단하고, 긍정, 부정, 중립 감정 분석 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다.from textblob import TextBlobtext = "I love this product!"blob = TextBl..

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..