Dev/AI & LLM6 텍스트 전처리 심화 : 더욱 정교한 자연어 처리를 위한 필수 과정 서론앞선 글에서는 텍스트 전처리의 기본적인 개념과 중요성에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리를 더욱 심화하여, 실제 자연어 처리 문제 해결에 필요한 다양한 기법들을 살펴보겠습니다. 텍스트 정규화, 형태소 분석, 문맥 정보 활용, 데이터 불균형 문제 해결, 그리고 다국어 처리까지, 보다 정교한 텍스트 전처리를 통해 자연어 처리 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.1. 텍스트 정규화텍스트 데이터를 일관된 형태로 변환하여 모델 학습에 필요한 노이즈를 줄이는 과정입니다.대문자 소문자 변환: 모든 문자를 소문자 또는 대문자로 통일하여 케이스 민감도를 줄입니다.특수문자 제거: 분석에 필요 없는 특수 문자(예: , . ! ?)를 제거합니다.줄임말 처리: '않습니다'를 '않다'와 같이 표준어로 변환합니.. 2024. 11. 20. 텍스트 데이터 전처리 심화: 오타 수정, 도메인별 전처리, 딥러닝 모델 특화 전처리 서론앞선 글에서 텍스트 데이터 전처리의 기본적인 과정인 토큰화, 정규화, 불용어 처리 등에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리의 더욱 심화된 내용인 오타 수정, 도메인별 전처리, 그리고 딥러닝 모델에 특화된 전처리 기법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.1. 오타 수정 및 철자 검사오타 수정:규칙 기반: 사전에 정의된 오타 패턴을 이용하여 오타를 찾아 수정합니다.통계 기반: 대규모 텍스트 코퍼스를 기반으로 확률 모델을 만들어 오타를 예측하고 수정합니다.딥러닝 기반: Seq2Seq 모델이나 Transformer 모델을 이용하여 오타를 수정하는 시퀀스 모델을 구축합니다.철자 검사:사전 기반: 사전에 등록된 단어와 비교하여 맞춤법을 검사합니다.음운 변환: 단어의 음운 변화를 이용하여 유사한 단어를 찾.. 2024. 11. 19. 데이터 불균형 문제 해결: 오버샘플링, 언더샘플링, SMOTE 등 데이터 불균형 문제란?데이터 불균형 문제는 머신러닝 모델 학습 시 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상황을 의미합니다. 이러한 불균형은 모델이 다수 클래스에 편향되어 소수 클래스를 정확하게 분류하지 못하는 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 시스템에서 정상 거래 데이터가 사기 거래 데이터보다 훨씬 많다면, 모델은 대부분의 데이터가 정상 거래이므로 모든 거래를 정상으로 분류하는 경향을 보일 수 있습니다.데이터 불균형 문제 해결 방법1. 오버샘플링 (Oversampling)소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다. 간단하고 직관적이지만, 과도한 복제는 오버피팅 문제를 야기할 수 있습니다.장점: 구현이 간단하고 빠름단점: 오버피팅 가능성2. .. 2024. 11. 16. LLM을 위한 데이터 전처리: 모델의 성능을 높이는 필수 과정 서론LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하거나 이해하는 모델입니다. LLM이 정확하고 유용한 결과를 내기 위해서는 고품질의 데이터로 학습하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 데이터 전처리가 필요합니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 LLM이 학습할 수 있도록 가공하는 과정으로, 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.1. 토큰화 (Tokenization)정의: 텍스트를 의미 있는 최소 단위인 토큰으로 분리하는 과정입니다. 토큰은 단어, 문자, 또는 부분 단어일 수 있습니다.목적:LLM이 텍스트를 숫자로 표현된 벡터로 변환하여 학습할 수 있도록 합니다.텍스트의 구조를 파악하고 분석하는 데 도움을 줍니다.방법:단어 기반 토큰화: 공백.. 2024. 11. 16. LangChain으로 쉽게 만들어보는 나만의 LLM 애플리케이션: 상세 가이드 최근 급부상하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하는 것이 가능해졌습니다. 하지만 LLM을 효과적으로 활용하기 위해서는 복잡한 모델 구조, 데이터 전처리, 그리고 다양한 API를 통합하는 과정을 거쳐야 합니다. LangChain은 이러한 어려움을 해결하고 LLM 기반 애플리케이션 개발을 간소화해주는 강력한 프레임워크입니다.본 게시글에서는 LangChain을 활용하여 간단한 LLM 애플리케이션을 만드는 과정을 상세하게 안내합니다. 예시 코드와 함께 설명하여 실제 개발에 바로 적용할 수 있도록 돕겠습니다.LangChain이란 무엇인가?LangChain은 LLM을 위한 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 특화된 프레임워크입니다. 다양한 LLM 모델과 데이터 소스를 연결하여 복.. 2024. 11. 15. LangChain의 핵심 모듈 심층 분석: Prompts, Chains, Memory, Agents 서론LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하는 강력한 프레임워크입니다. 이전 글에서는 LangChain의 기본적인 개념과 간단한 예시를 통해 소개했는데요, 이번 글에서는 LangChain의 핵심 모듈인 Prompts, Chains, Memory, Agents에 대해 더욱 자세히 살펴보고, 각 모듈의 역할과 활용 예시를 통해 실제 개발에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. Prompts: LLM과의 대화 시작점정의: 프롬프트는 LLM에게 어떤 작업을 수행하도록 지시하는 텍스트입니다. 프롬프트의 질과 양은 LLM이 생성하는 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.예시:"다음 주말에 서울에서 할 수 있는 재미있는 활동 5가지를 추천해줘.""셰익스피어 스타일로 로미오와 줄리엣의.. 2024. 11. 15. 이전 1 다음
