ELMo(Emergent Language Model)는 Google, NY Times, Stanford University 및 Allen Institute for Artificial Intelligence의 연구원들이 개발한 딥러닝 기반 자연어 처리 기술입니다. ELMo는 양방향 언어 모델링이라는 딥 러닝 기술을 사용하여 자연어 인식에 있어 최첨단 정확도를 제공합니다.
ELMo는 단어 임베딩을 제공하는 순환 신경망(RNN) 기반 언어 모델입니다. 단어 임베딩은 단어 간의 구문 및 의미 관계를 이해하고 포착하기 위해 텍스트 코퍼스에서 훈련됩니다. 감정 분석 및 기계 번역과 같은 자연어 처리(NLP) 작업에 ELMo를 사용하면 결과 모델이 최고 수준의 정확도를 갖습니다.
Word2Vec 및 GloVe와 같은 전통적인 단어 임베딩 기술은 유한차원 벡터 벡터로 언어의 단어를 표현할 수 있는 반면, ELMo는 벡터에 상황에 따른 의미를 추가합니다. 즉, 서로 다른 문맥에서 사용되는 단어는 서로 다른 벡터를 갖게 됩니다. 단어 벡터의 이러한 맥락화는 많은 NLP 작업의 성능을 향상시키는 것으로 밝혀졌습니다.
ELMo는 Google Translate, Google Assistant, Amazon Alexa 및 Apple의 Siri를 포함한 많은 시스템에서 널리 사용됩니다. 또한 ELMo는 음성 인식, 텍스트 분류, 기계 번역, 질문 응답 등에 사용되었습니다.
ELMo는 새로운 시스템이 자연어를 보다 정확하게 인식하고 해석할 수 있게 해주기 때문에 자연어 처리를 위한 중요한 진전입니다. 딥러닝 기반 언어 모델의 활용은 앞으로 더욱 늘어날 것으로 예상된다.
