728x90 토큰화1 자연어 처리에서 데이터 전처리와 토큰화 연구 자연어 처리(NLP)에서 데이터 전처리와 토큰화는 모델 학습의 성능과 정확도를 높이는 데 중요한 과정입니다. 원시 텍스트 데이터를 처리 가능한 형태로 변환하고, 텍스트의 구조와 의미를 보존하면서 분석에 적합한 단위로 분리하는 작업을 포함합니다. 본 글에서는 NLP 데이터 전처리와 토큰화의 주요 기법, 최신 연구 동향, 그리고 활용 사례를 살펴봅니다.1. 데이터 전처리란?데이터 전처리는 텍스트 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 정리하고 변환하는 과정입니다. 원시 데이터는 종종 노이즈가 많고 비구조적이므로, 전처리를 통해 데이터의 품질과 일관성을 높여야 합니다.1.1 주요 전처리 기법텍스트 정규화: 텍스트에서 불필요한 기호, 대소문자 차이, 공백 등을 제거하거나 통일불용어 제거: 분석에 불필요한 "the".. 2024. 12. 16. 이전 1 다음 728x90
