Natural Language Processing

말과 문장을 이해하고 반응하는데에 목표를 가진다.

ex > I like NLP

• Syntactic 주어 동사 목적어, 문자의 갯수 등 문법적인 것을 이해, 분석한다.
• Semantic like의 의미가 뭔가 Possitive한 뉘앙스를 가지는가 Nagative한 뉘앙스를 가지는가.
• Meaning(thinking) 말과 문장이 여러가지 뉘앙스를 가지고 있기때문에 기본적인 지식, 역사 등을 가지고 있어야 하기때문에 현재의 기술 수준으로는 완전한 Understanding까진 힘들다.

NLP Applications

NLP는 아래의 용도로 사용할 수 있다.

• 연관검색어
• 크롤링등을 통해 필요한 정보만 가져오는 것
• 문서의 주제가 스포츠, 시회 시사문제 인지 분류
• 어려운 주제인지 쉬운 주제인지
• Positive한 뉘앙스인지 Nagative한 뉘앙스인지 분류

강의 주제들

• Chatbots
• NLP vs Deep NLP
• Word2Vec
• NN for NLP
• Recurrent Neural Network
• Recursive Neural Network
• Attention and Memory

사용 플랫폼

• Api.ai:Conversational UX Platform
• Wit.ai:Facebook bot NLP processing engine
• Amazon Echo (Alexa) skill set

강의 동영상 : [Sung Kim 강의 시즌2 Deep NLP][https://youtu.be/O9THzrcCLoA]