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Natural Language Model NLModel NLModel은 텍스트 자연어처리를 위해 학습된 커스텀 모델 클래스입니다. swift, objective-C에서 사용이 가능합니다. NLModel Declaration NLModel 선언방식 objective-C에서는 @interface NLModel : NSObject, swift에서는 clsas NLModel : NSObject로 선언되어 있습니다.NSObject는 Objective-C의 최상위 계층 클래스로, Objective-C 런타임 상에서 객체의 신원, 행위 등을 식별합니다. NLModel Overview NLModel 개요 CreateML을 import > 자연어처리를 위해 학습시킬 데이터 셋을 준비 > MLTextClassifier나 ..

자연어처리 목적 MLModel 구조체 MLTextClassifier 문서개요 MLTextClassifier는 자연어 텍스트 판별을 위해 학습된 모델입니다. MLTextClassifier는 구조체로 되어있으며, CreateML 프레임워크에 속해있는 멤버 구조체입니다. Declaration 선언방식 MLTextClassifier는 구조체(struct)로 구성되어 있습니다. MLTextClassifier는 [String: [String]] / MLDataTable 타입 등의 trainingData와 textColumn: String / labelColumn: String, parameters: MLTextClassifier.Model 등의 인자를 통해 생성할 수 있습니다. MLTextClassifier 개요 ..

iOS에서는 자연어 처리와 관련 된 프레임워크, NaturalLanguage 프레임워크를 지원합니다. NaturalLangauge 프레임워크 내에서는 자연어처리 및 분석과 관련된 많은 기능들을 지원합니다. 오늘은 NaturalLangauge 프레임워크에서 지원하는 객체 중 하나인 NLLanguageRecognizer 객체에 대한 활용법을 알아보겠습니다. NaturalLanguage 자연어 NLLanguageRecognizer를 사용하기 위해서는 자연어 처리 및 분석을 지원하는 NaturalLanguage 프레임워크를 import 해야 합니다. 언어분석을 할 문자열, word 도 추가해줍니다. // 자연어처리를 위해 사용하는 Framework, NaturalLanguage import NaturalLang..

Tokenizing Natural Language Text 자연어 텍스트 토큰화하기 문자열 내의 단어를 토큰화 후 열거할 수 있습니다. Overview 개요 자연어 처리 작업을 진행할 때, 텍스트를 개별적인 단어로 토큰화 하는 것은 유용합니다. 이 때 스페이스 공백 단위로 단순하게 잘라내는 것보다는 NaturalLanguage 프레임워크에서 제공하는 NLTokenizer를 사용하는 것은 다수의 스크립트와 언어들에 대한 더욱 정확한 토큰화 작업 행위를 보장할 수 있습니다. 예를들면, 중국어, 일본어는 공백을 사용해서 단어를 구분하지 않습니다. 이 경우 단순 스페이스 공백만으로 판별한다면 정확하지 않은 토큰화가 진행되겠죠? 아래의 단계 설명을 동반한 예시는 자연어 텍스트에서 NLTokenizer를 활용해 어..