인공 수정 과정 속 “전처리 과정” 알아보기
자연어 처리(NLP)에서 전처리 과정은 텍스트 데이터를 정제하고 가공해서 모델 학습에 적합한 형태로 만드는 작업입니다. 전처리 과정에는 토큰화(Tokenization), 정제(Cleaning), 정규화(Normalization), 불용어 처리(Stopword Removal) 등의 단계가 포함됩니다. 토큰화는 텍스트를 단어나 문장으로 나누는 작업이고, 정제는 불필요한 문자나 기호를 제거하는 작업입니다. 정규화는 단어를 통일된 형태로 변환하여 텍스트를 일관된 형태로 만드는 작업이며, 불용어 처리는 의미 없는 단어를 제거하는 작업입니다. 전처리 과정을 통해 데이터의 차원을 줄이고, 모델 학습에 필요한 정보를 추출하여 효율적인 학습을 돕습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.