[CS224d] Lecture1. Intro to NLP and Deep Learning

Pre-requisites

  • 파이썬을 능숙하게 사용할 줄 알아야 한다.
  • 미적분학, 선형대수학 지식
  • 기본적인 확률과 통계 이론
  • 머신러닝에 대한 지식
  • Cost functions
  • Simple derivatives
  • Optimization with Gradient descent

What is Natural Language Processing (NLP)?

  • 자연어처리는 다음과 같은 영역에서 서로 상호작용 한다.
    • Computer Science
    • Artifical Intelligence
    • and linguistics

  • 자연어처리의 목표는 컴퓨터에게 언어를 이해시켜 유용한 일을 수행하도록 하는 것이다.
    • Question Answering

NLP Levels

nlp level

​ ### NLP in Industry

  • 검색 (Written and Spoken)
  • 온라인 광고
  • 기계 번역
  • 마케팅이나 금융영역에서의 감성 분석
  • 음성 인식
  • 고객 지원 자동화 (챗봇)

최근에는 NLP의 문제들을 해결하기 위해 딥러닝 방법을 사용한다. 크게 개선된 분야는 다음과 같다.

  • levels : speech, morphology, syntax, semantics
  • applications : machine translation, sentiment analysis and question answering