태그: 자연어 처리

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LSA와 LDA

자연어처리

2025. 3. 14.

잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis, LSA) 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis, LSA)은 자연어 처리 분야에서 문서와 단어 간의 숨겨진 의미 관계를 발견하기 위한 통계적 기법이다. 이는 주어진 문서 집합에서 단어들의 공동 발생 패턴을 분석하여, 단어와 문서 간의 잠재된 의미 구조를 파악하는 데 사용된다. LSA의 기본 개념 LSA는 다음과 같은 절차를 따른다: 문서-단어 행렬(DTM) 생성: 문서 집합에서 각 문서와 단어의 발생 빈도를 나타내는 행렬을 만든다. 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD): DTM에 SVD를 적용하여 세 개의 행렬로 분해한다. 이를 통해 데이터의 차원을 축소하고 노이즈를 제거

BERT

자연어처리

2025. 2. 3.

BERT는 트랜스포머를 이용하여 구현되었으며, 위키피디아(25억 단어)와 BooksCorpus(8억 단어)와 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련된 언어 모델이다. 구글이 2018년 공개하였다. BERT가 높은 성능을 얻을 수 있었던 것은, 레이블이 없는 방대한 데이터로 사전 훈련된 모델을 가지고 레이블이 있는 다른 작업(Task)에서 추가 훈련과 함께 하이퍼파라미터를 재조정하였기 때문이다. 넓은 범위에 대해 학습한 모델을 기반으로 다른 작업에 대해서 파라미터 재조정을 위한 추가 훈련 과정을 거치는 것을 파인 튜닝(Fine-tuning)이라고 한다. 스팸 메일 분류를 하고 싶다고 할때, 이미 위키피디아 등으로 사전 학습된 BERT 위에 분류를 위한 신경망을 한 층 추가한다. 이 경우, 비유하자면 B