BLEU 점수
BLEU 점수(Bilingual Evaluation Understudy)는 기계 번역 시스템이 생성한 텍스트의 품질을 평가하는 데 중요한 지표입니다. 2001년 IBM에서 개발된 이 지표는 번역 품질에 대한 인간 평가와 높은 상관관계를 보인 선구적인 척도였습니다. BLEU 점수는 자연어...
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BLEU
Machine Translation
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Machine Translation
ROUGE 점수
ROUGE 점수는 기계가 생성한 요약 및 번역의 품질을 인간 기준과 비교하여 평가하는 데 사용되는 일련의 지표입니다. NLP에서 널리 사용되며, ROUGE는 내용 중첩과 재현율을 측정하여 요약 및 번역 시스템의 평가를 돕습니다....
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ROUGE
NLP
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언어 감지
대형 언어 모델(LLM)에서의 언어 감지는 입력 텍스트의 언어를 식별하여 챗봇, 번역, 콘텐츠 검열 등 다국어 애플리케이션에서 정확한 처리를 가능하게 하는 과정입니다....
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Language Detection
LLMs
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윈도잉(Windowing)
인공지능에서 윈도잉(windowing)은 데이터를 세그먼트 또는 “윈도”로 나누어 순차적 정보를 효율적으로 분석하는 방법을 말합니다. NLP와 LLM에서 필수적인 윈도잉은 번역, 챗봇, 시계열 분석과 같은 작업에서 맥락 처리, 자원 사용, 모델 성능을 최적화합니다....
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AI
NLP
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품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)
품사 태깅(POS 태깅)은 계산 언어학과 자연어 처리(NLP)에서 핵심적인 작업입니다. 이는 텍스트 내 각 단어에 대해 해당 정의와 문장 내 맥락에 따라 적합한 품사를 할당하는 과정을 의미합니다. 주요 목적은 단어를 명사, 동사, 형용사, 부사 등과 같은 문법적 범주로 분류하여, 기계가...
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NLP
AI
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