딥러닝1 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. 이전 1 다음
