NLP 워크플로

NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있게 해 줍니다. 이 과정은 원시 텍스트를 의미 있는 인사이트로 변환하는 여러 핵심 단계를 포함해요.

기계가 언어를 처리하는 방식을 이해할 수 있도록 NLP 워크플로의 단계를 올바른 순서로 배열하세요.

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Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)

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Natural Language Processing (NLP)의 텍스트 처리 필수 개념을 학습하세요. 토큰화, 불용어와 구두점 제거, 소문자화(lowercasing), 어간 추출(stemming), 표제어 추출(lemmatization) 등 정규화를 익혀 텍스트 데이터를 이후 분석과 인사이트 도출을 위해 준비합니다.

Exercise 1: 자연어 처리 소개 Exercise 2: 문장 및 단어 토크나이즈 Exercise 3: NLP 워크플로

현재 연습

Exercise 4: 불용어와 문장 부호 처리 Exercise 5: 불용어 제거하기 Exercise 6: 구두점 제거하기 Exercise 7: 텍스트 정규화 기법 Exercise 8: 소문자화 Exercise 9: 스테밍(Stemming)Exercise 10: 표제어 추출(Lemmatization)

원시 텍스트를 강력한 수치 특징으로 변환하세요. 문서 전반의 단어 중요도를 반영하는 Bag-of-Words와 TF-IDF 표현을 만들고, Word2Vec과 GloVe 같은 단어 임베딩으로 더 깊은 의미 패턴을 탐색합니다. 빈도, 중요도, 유사성을 시각화하여 텍스트 데이터를 생생하게 파악해 보세요.

Exercise 1: Bag-of-Words 표현 Exercise 2: 고객 리뷰로 어휘집 구축하기 Exercise 3: BoW로 텍스트를 숫자로 변환하기 Exercise 4: 상품 리뷰의 빈도 분석 Exercise 5: 단어 빈도 시각화하기 Exercise 6: TF-IDF 벡터화 Exercise 7: 제품 피드백의 TF-IDF 표현 Exercise 8: BoW와 TF-IDF 표현 비교 Exercise 9: 임베딩 Exercise 10: 임베딩으로 단어 관계 탐색하기 Exercise 11: 워드 임베딩 시각화와 비교

사전 학습된 모델의 힘을 활용해 고급 텍스트 분류 작업을 수행하세요. Hugging Face 파이프라인으로 감성 분석, 주제 분류, 자연어 추론을 실행합니다. 최신 모델을 통해 의미 유사도와 문법적 타당성을 평가하면서, 처음부터 모델을 만들 필요 없이 효율적으로 진행합니다.

Exercise 1: 감성 분석을 위한 Hugging Face 파이프라인 Exercise 2: 리뷰 감성 분석하기 Exercise 3: 여러 후기 일괄 분류하기 Exercise 4: 레이블된 리뷰 데이터로 모델 비교하기 Exercise 5: Zero-shot 분류와 QNLI Exercise 6: 지원 티켓의 Zero-shot 분류 Exercise 7: 텍스트가 질문에 답하나요?Exercise 8: 질문 유사도와 문법적 적절성 Exercise 9: 중복 질문 감지 Exercise 10: 문법적 올바름 확인하기

최신 NLP 응용의 핵심인 토큰 분류와 텍스트 생성 기법을 깊이 있게 다룹니다. NER과 품사(PoS) 태깅으로 의미 있는 개체와 문법 구조를 추출하는 방법을 배우세요. 추출형과 생성형 질문 응답을 모두 익히고, Hugging Face 파이프라인으로 요약, 번역, 언어 모델링 등 고급 생성 작업을 탐구합니다.

Exercise 1: 토큰 분류 Exercise 2: 뉴스 헤드라인에서 개체명 식별하기 Exercise 3: 텍스트 분석을 위한 품사 태깅 Exercise 4: 질의응답 Exercise 5: 제품 설명에서 질문에 답하기 Exercise 6: 추출형을 넘어, 자연스러운 답 만들기: 추상적 QA Exercise 7: 시퀀스 생성 작업 Exercise 8: 빠른 인사이트를 위한 뉴스 기사 요약 Exercise 9: 고객 리뷰를 프랑스어로 번역하기 Exercise 10: 검색 자동완성 시스템 만들기 Exercise 11: 축하합니다