NLP API 의역(자연어 처리)용

자연어 처리란 무엇인가요?

NLP 기술은 기계 번역, 자동 요약, 질의응답 시스템, 정보 검색 시스템, 텍스트 분류 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 이러한 맥락에서 저희는 API 에서 의역 엔드포인트를 검토할 예정입니다.

패러프레이징( API )은 어떻게 작동하나요?

의도한 메시지는 같지만 사용된 문구나 구조가 다른 두 문장은 의역으로 설명할 수 있습니다. 

명확성을 높이고, 주제 영역 콘텐츠에 대한 자신감을 키우고, 능숙한 글쓰기 기술을 개발하기 위해 텍스트를 바꾸어 사용할 수 있습니다. 

재작성을 통해 초안 작업의 언어를 수정하면 가독성이 향상되어 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 작성자가 결과물을 다듬어 다양한 메시지에 보다 적절한 어조를 부여하고 주요 제안을 보다 강력하게 뒷받침할 수 있습니다.

2 의역 방법 NLP: 규칙 기반 및 ML 기반

의역을 생성하는 것은 다른 단어와 구조를 사용하여 원래 문장이나 구의 의미를 전달하는 것을 포함합니다.

이는 원본 텍스트를 동등한 의미의 버전으로 변환하는 규칙을 수동으로 생성하는 규칙 기반 방식과 데이터를 통해 자동으로 의역을 생성하는 머신 러닝 기반 방식의 두 가지 주요 방법으로 이루어질 수 있습니다. 자동화된 의역에 사용되는 기술의 예로는 딥 러닝, 생성적 적대 신경망(GAN), 강화 학습 모델 등이 있습니다.

의역은 언어 번역 작업으로 처리되어 왔으며, 일반적으로 이중 언어 말뭉치를 활용하여 언어 간에 전환하는 방식으로 수행되었습니다. 하지만 2017년 인공 신경망(인공 신경망) 모델을 도입하여 의역 분야에 변화를 가져온 트랜스포머( NLP )가 출시된 이후 모든 것이 달라졌습니다.

이 시스템은 장거리 종속성이 포함된 데이터를 즉시 처리하는 데 있어 그 효과를 입증했습니다. 처음에는 NLP 작업을 처리하기 위해 개발되었지만, Transformers의 사용 범위가 확장되어 다양한 분야에서 놀라운 성공을 거두었습니다.

TextCortex의 NLP API 의 의역 

기존 소프트웨어 아키텍처에 바로 통합할 수 있는 자연어 처리 서비스 또는 Paraphrasing API 을 찾고 계신가요? 저희를 초대하셔서 음료 한 잔 하시고, 트랜스포머 모델 기반의 Paraphrasing API 을 확인해 보세요.

문서: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-paraphrases/post

API 개요 https://textcortex.com/text-generation-api

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TextCortex API 을 자체 시스템에 통합하고 맞춤형 요구에 맞게 생성 AI 기능을 사용할 수 있습니다. 필요한 입력 필드를 작성한 POST 요청을 관련 엔드포인트에 보내기만 하면 됩니다.

패러프레이징( API )은 어떻게 작동하나요?

텍스트 의역은 간단히 말해 텍스트 블록을 더 짧게 만들기 위해 요약하는 과정입니다.

다음과 같은 텍스트 블록이 있다고 가정해 보겠습니다:

2020년 출시된 자동 회귀 언어 모델인 GPT-3(Generative 사전 학습 트랜스포머 3)는 딥 러닝을 사용하여 사람과 유사한 텍스트를 생성합니다. 초기 텍스트가 프롬프트로 주어지면 프롬프트를 이어가는 텍스트를 생성합니다.

의역 모델은 다음과 같은 결과를 반환합니다:

2020년에 출시된 GPT-3는 딥러닝 기술을 활용하여 사람의 문어체 표현과 유사한 콘텐츠를 생성하는 일종의 자동 회귀 언어 모델입니다. 시작 텍스트로 시작하여 이전에 언급된 내용을 모델링하고 이어갑니다.

의역의 실제 사용 사례 API

학술 에세이를 다시 작성하는 것부터 텍스트 분류 모델에 대한 예시가 많지 않을 때 데이터 세트를 보강하는 것까지, 의역기를 사용할 수 있는 사용 사례는 다양합니다. 

몇 가지 예만 들자면 자동화된 문서 분류, 기계 번역, 정보 검색 시스템 등 다양한 사용 사례가 있습니다.

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