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[Syntax] Sentence Structure - 문장 구조

2023.07.26

Sentence Sentence Structure “The child found the puppy” 문장은 다음과 같은 템플릿을 기반으로 한다고 말할 수 있다. Det—N—V—Det—N 이것은 문장이 내부 구조가 없는 단어의 문자열에 불과하다는 것을 의미 문장은 한층 짜리 뚜렷한 구조로 이루어져 있지 않고, 계층적 구조 로 이루어져 있다. 이 문장은 실제로 여러 그룹으로 나눌 수 있다 어떻게 결합하는 지에 따라 말의 의미가 달라진다. 💡 example [the child] [found a puppy] [the child] [found [a puppy]] [[the] [child]] [[found] [[a] [puppy]] 트리 다이어그램은 문장의 계층 구조를 보여주는 데 사용된다. Syntactic Ca..

📝 NLP (자연어처리)/🗨️ Linguistic Engineering

[Syntax] Syntax Intro - 구문

2023.07.26

Syntax - 문장의 pattern 연구 (문법) Syntax 모든 인간 언어를 구사하는 사람은 무한한 수의 가능한 문장을 생산하고 이해할 수 있다. 하지만, 우리는 가능한 모든 문장들에 대한 mental dictionary을 가질 수 없다. 오히려, 우리는 우리의 뇌에 저장된 문장을 형성하기 위한 규칙을 가지고 있습니다. What Grammaticality Is Not Based On 문법성 은 의미 & 진실성에 기초 하지 않는다. 💡 example Enormous crickets in pink socks danced at the prom. 무도회에서 분홍색 양말을 신은 거대한 귀뚜라미가 춤을 추었다. 귀뚜라미가 춤을 추었다는건 → 말이 되지 않음. 문법은 맞아도 말이 되지 않는다. → 그렇지만 Di..

🖥️ Deep Learning

[DL] Preparations for Deep Learning - 준비사항 & Python 기본문법

2023.07.26

딥러닝을 공부하기 위하여 필요한 준비물 딥러닝을 공부하면서 최소한으로 필요한 준비물이 있다면 3가지를 적어볼수 있을거 같아요. Python 3.X 버전, Numpy Library, Matplotlib Library 입니다. Numpy Library Python 에서 과학적 계산 & 수치를 계산하기 위한 핵심 라이브러리입니다. NumPy는 고성능의 다차원 배열 객체와 이를 다룰 도구를 제공합니다. 수치 계산을 위한 매우 효과적인 인터페이스를 제공하며, 이는 데이터 분석, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 사용됩니다. Matplotlib Library 데이터를 차트나 플롯으로 시각화하는 라이브러리입니다. 라인 플롯, 스캐터 플롯, 히스토그램 등 다양한 플롯을 지원하며, 그래프에 대한 상세한 설정을 할 수 있습니..

📝 NLP (자연어처리)/🗨️ Linguistic Engineering

[Words] Words - 단어

2023.07.23

The Words of Language 단어는 언어적 지식의 중요한 부분 & 문법의 구성 요소를 구성 우리가 아는 모든 단어는 mental dictionary를 가지고 있다. Pronunciation (발음) Meaning (의미) Orthography (Spelling) - 맞춤법 Grammatial Category (문법 범주) Morphology (형태소) 형태소 라고 하는 작은 단위로 본다. 유한한 데이터에서 만들어 내지만 유한한 규칙이 있다. example) 나는 학교에 간다, 하늘을 나는 새 실제로 Morphological Persing하면 똑같은 나는 이지만 나 → 대명사, 조사 생각만 난다. Normalization (표준화) 문장을 나누려면 문장부호 가 있어야 한다, 부호 없어도 나눠야 ..

📝 NLP (자연어처리)/🗨️ Linguistic Engineering

[Intro] Introduction to Language Engineering - 언어공학개론

2023.07.23

1. 언어공학개론 서론 1) 문맥의 중요성 한국어는 한국어의 특징, 영어는 영어의 특징이 있다. 한국어를 영어로 해석한다고 해서 1:1로 대응하여 단어 하나하나를 해석하지는 않을 것이다. 문맥의 중요성 상황이 달라지면 T, F가 달라질 수 있듯이 어떠한 명제도 참이라고 하기엔 어려우나 보통 그런 명제들은 ‘이시대 모든 사람들이 생각하는 공통점’과 같은 맥락에서 생각해야한다. 생각해야할 사항 인간이 이해하기엔 당연하고 쉬운 일이지만, 인간이 언어를 이해할 때 자연스럽고 당연하다고 느끼는 것이 컴퓨터에겐 어렵다. 딥러닝에 적용하기엔 어려운 인간의 규칙이, 딥러닝을 활용함으로써 오히려 더 쉽게 활용할 수 있기도 하다. 우리가 어떻게 언어를 이해하는지? (컴퓨터와 다른 점) 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 방향..

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[DL] Preparations for Deep Learning - 준비사항 & Python 기본문법

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[Intro] Introduction to Language Engineering - 언어공학개론

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