문자 기반 언어 모델은 자연어 처리(NLP), 기계 학습 및 인공 지능에 주로 사용되는 통계 모델입니다. 이러한 모델은 문자가 단어의 원자 요소이므로 특정 단어가 언어에 나타날 확률을 정확하게 예측하는 데 사용될 수 있다는 가정을 기반으로 합니다.
문자 기반 언어 모델은 다양한 언어와 특정 인공물이나 단어의 존재 여부와 같은 고유한 기능을 학습하기 위해 텍스트 말뭉치(텍스트 문서 모음)에 대해 훈련됩니다. 훈련 중에 문자 기반 언어 모델은 가장 정확한 예측을 생성하기 위해 문자와 기타 언어 기능의 조합이 가장 좋은 조합인지 결정하도록 조정됩니다.
문자 기반 언어 모델의 주요 이점은 개발자가 언어의 단어나 구를 식별할 수 있는 보다 정교한 알고리즘을 설계할 수 있어 자연어 입력을 이해할 수 있는 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있다는 것입니다. 또한 이러한 모델은 텍스트 분류 및 콘텐츠 기반 추천 시스템과 같은 작업을 위한 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습을 사용하는 애플리케이션을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.
그러나 문자 기반 언어 모델은 텍스트 말뭉치에 의존하므로 제한이 있으며, 이는 얻기 어렵고 모델의 정확성을 제한할 수 있습니다. 또한 문자 기반 언어 모델의 정확도는 훈련 데이터의 크기와 품질에 영향을 받을 수 있습니다.
이러한 제한에도 불구하고 문자 기반 언어 모델은 자연어 처리 및 기계 학습을 사용하는 애플리케이션 개발자들 사이에서 여전히 인기 있는 모델로 선택됩니다. 이는 기존 머신러닝 모델로는 식별하기 어려울 수 있는 텍스트 데이터의 숨겨진 패턴을 정확하게 감지하는 능력 때문입니다.
