blueapple8259/wikipedia_raw_ko huggingface dataset:
{{위키데이터 속성 추적}}
{{유도 선수 정보
| 이름 = 로만 디코
| 원어명 = Romane Dicko
| 사진 = Live des Jeux at the Trocadero 44 (cropped).jpg
| 사진크기 = 180px
| 사진설명 = [[2020년 하계 올림픽 프랑스 선수단|도쿄 올림픽 프랑스 선수단]] 환영식 당시의 뷔샤르
| 국적 =
| 이전 국적 =
| 본명 = Romane Dicko
| 로마자 표기 =
| 출생일 = {{출생일과 나이|1999|9|30}}
| 출생지 = [[프랑스]] [[클라마르]]
| 사망일 = 
| 사망지 =
| 신장 = 180cm
| 체중 = 
| 별칭 = 
| 별명 = 
| 학력 =
| 웹사이트 =
<!-- 스포츠 -->
| 국가 = [[프랑스]]
| 종목 = 유도
| 체급 = 헤비급
| 데뷔 = 
| 선수활동 = 
| 소속팀 = 파리 생제르맹
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| 세계선수권대회 = 
| 지역대회 =
| 국내대회 =
| 최고순위 = 
<!-- 수상 -->
| 메달틀 =
{{메달 나라|{{국기나라|프랑스}}의 선수}}
{{메달 스포츠|여자 [[유도]]}}
{{메달 경기|[[올림픽]]}}
{{금메달|[[2020년 하계 올림픽|2020 도쿄]]|혼성 단체전}}
{{금메달|[[2024년 하계 올림픽|2024 파리]]|[[2024년 하계 올림픽 유도 혼성 단체|혼성 단체전]]}}
{{동메달|[[2020년 하계 올림픽|2020 도쿄]]|+78kg}}
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{{메달 경기|[[세계 유도 선수권 대회|세계 선수권 대회]]}}
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{{은메달|[[2022년 세계 유도 선수권 대회|2022 타슈켄트]]|혼성 단체전}}
{{은메달|[[2023년 세계 유도 선수권 대회|2023 도하]]|혼성 단체전}}
{{동메달|[[2017년 세계 유도 선수권 대회|2017 부다페스트]]|혼성 단체전}}
{{메달 경기|[[유럽 유도 선수권 대회|유럽 선수권 대회]]}}
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{{금메달|[[2020년 유럽 유도 선수권 대회|2020 프라하]]|+78kg}}
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{{메달 경기|[[유럽 주니어 유도 선수권 대회|유럽 주니어 선수권 대회]]}}
{{금메달|[[2017년 유럽 주니어 유도 선수권 대회|2017 마리보르]]|+78kg}}
{{금메달|[[2017년 유럽 주니어 유도 선수권 대회|2017 마리보르]]|단체전}}
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{{금메달|[[2016년 유럽 유스 유도 선수권 대회|2016 반타]]|+70kg}}
}}
'''로만 디코'''({{Llang|fr|Romane Dicko}}, [[1999년]] [[9월 30일]]~)는 [[프랑스]]의 [[유도]] 선수이다. [[2020년 하계 올림픽|2020년]]과 [[2024년 하계 올림픽]] 여자 헤비급에서 동메달을 획득했으며 혼성 단체전에서 금메달을 획득했다. 또한 [[세계 유도 선수권 대회|세계 선수권 대회]]에서 금메달 1개, 은메달 2개, 동메달 1개를 획득했고 [[유럽 유도 선수권 대회|유럽 선수권 대회]]에서 금메달 4개를 획득했다.

== 외부 링크 ==
* {{위키공용분류-줄}}
* {{인스타그램|romane_dicko}}
* {{페이스북|dicko.romane}}
* {{트위터|romane_dicko}}
* {{언어링크|en}} [https://www.ijf.org/judoka/30629 로만 디코] - [[국제 유도 연맹]]
* {{언어링크|en}} [https://www.judoinside.com/judoka/93035/Romane_Dicko/judo-career 로만 디코] - Judoinside
* {{언어링크|en}} [https://www.olympedia.org/athletes/142749 로만 디코] - Olympedia

{{올림픽 유도 혼성 단체 금메달리스트}}

{{기본정렬:디코, 로만}}
{{토막글|유도인}}
[[분류:1999년 출생]]
[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:20세기 프랑스 사람]]
[[분류:21세기 프랑스 사람]]
[[분류:프랑스의 여자 유도 선수]]
[[분류:프랑스의 올림픽 금메달리스트]]
[[분류:프랑스의 올림픽 동메달리스트]]
[[분류:올림픽 유도 메달리스트]]
[[분류:2020년 하계 올림픽 메달리스트]]
[[분류:2024년 하계 올림픽 메달리스트]]
[[분류:프랑스의 올림픽 유도 참가 선수]]
[[분류:2020년 하계 올림픽 유도 참가 선수]]
[[분류:2024년 하계 올림픽 유도 참가 선수]]
[[분류:레지옹 도뇌르 슈발리에 훈장 수훈자]]
[[분류:오드센주 출신]]
[[분류:파리 소르본 대학교 동문]]
[[분류:카메룬계 프랑스인]]
'''제이슨 브라운'''({{Llang|en|Jason Brown}})은 다음 사람을 가리킨다.

* [[제이슨 B. 브라운]](1839년~1898년)은 [[미국]]의정치인이다.
* [[제이슨 브라운 (음악가)|제이슨 브라운]](1969년~)은 [[북아일랜드]]의 음악가이다.
* [[제이슨 브라운 (축구 선수)|제이슨 브라운]](1982년~)은 [[웨일스]]의 [[축구]] 선수이다.
* [[제이슨 브라운 (피겨스케이팅 선수)|제이슨 브라운]](1994년~)은 [[미국]]의 [[피겨스케이팅]] 선수이다.

{{동명이인}}
'''필리포 롬바르디'''({{llang|it|Filippo Lombardi}})라는 이름을 가진 사람은 다음과 같다.

* [[필리포 롬바르디 (축구 선수)|피에트로 롬바르디]](1990년~)는 [[이탈리아]]의 [[축구]] 선수이다.
* [[필리포 롬바르디 (정치인)|피에트로 롬바르디]](1956년~)는 [[스위스]]의 정치인이다.

{{동명이인}}
{{위키데이터 속성 추적}}
{{군대 정보
|이름 = 제1방면군
|원어이름 = 第1方面軍
|문장 = 
|그림 = 
|그림크기 = 
|그림설명 = 
|창설 = 1942년 7월 1일
|해체 = 1945년 8월
|활동 기간 = 
|국가 = [[일본 제국]]
|소속 = [[일본 제국 육군]]
|종류 = [[야전군]]
|규모 = 
|상급부대 = [[관동군]]
|주둔지 = [[만주국]] [[선양시]]→[[둔화시]]
|별칭 = 
|표어 = 
|색 = 
|군가 = 
|마스코트 = 
|장비 = 
|참전 = [[소련-일본 전쟁]]
* [[만주 전략공세작전]]
|기념일 = 
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|웹사이트 = 
|지휘관 = 
|지휘관 명칭 = 
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|지휘관3 = 
|지휘관3 명칭 = 
|지휘관4 = 
|지휘관4 명칭 = 
|주요 지휘관 = [[사쿠라이 료조]]
}}

'''제1방면군'''({{llang|ja|第1方面軍}})은 [[일본 제국 육군]]의 [[야전군]]으로 1942년부터 1945년까지  [[만주국]] 북부에 주둔하고 있었다. 1945년 8월 소련의 침공 당시 [[소련]]과 교전했으며,<ref>Jowett, ''The Japanese Army 1931-45''</ref> 교전 중 사령부가 [[선양시]]에서 [[둔화시]]로 이동했다. 1945년 종전 후 해체되었다. 

== 역사 ==
1942년 7월 4일 관동군의 많은 베테랑 사단들이 [[태평양 전쟁]]에서 남부 전선으로 대거 편입되면서 [[만주국]] 북부의 치안과 공공질서를 유지하기 위한 군사적 예비군 및 주둔군으로 관동군의 통제하에 편성되었다. 대부분 최소한으로 훈련된 예비군, 의무학생, 가정 수비 민병대로 구성되어 있으며, 적절한 무기나 물자는 없었다. 제1방면군은 현재의 중국 지린성 [[옌볜 조선족 자치주]] 둔화시에 본부를 두고 있었다.

제2차 세계대전이 끝나갈 무렵 소련이 만주국을 침공했을 때, 제1방면군의 부대는 [[붉은 군대]]의 적수가 되지 않았다는 것을 증명했다. 많은 부대가 갑옷과 탄약, 리더십이 제대로 갖춰지지 않은 상태에서 부서져 도망치거나, 집단으로 항복했다.<ref>Glantz, ''The Soviet Strategic Offensive in Manchuria, 1945''</ref> 1945년 8월 15일 일본이 항복한 후, 기타 세이이치 사령관을 비롯한 제1지역군의 많은 생존 장병들이 시베리아 등지에서 포로가 되었다.<ref>Frank, ''Downfall: The End of the Imperial Japanese Empire''</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:일본 육군의 방면군]]
[[분류:관동군]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{음악 그룹 정보
|이름 = 웨이커
|원어이름 = WAKER
|국가 = 대한민국
|장르 = 댄스, R&B/Soul
|활동시기 = 2023년 ~
|소속사 = 하울링엔터테인먼트
|웹사이트 = https://howlingent.co.kr/pages/gallery
|구성원 = 고현 (리더)<br>권협<br>이준<br>리오<br>새별<br>세범
|전구성원 = 
}}
'''웨이커'''는 대한민국의 보이 그룹이다. 2023년 싱글 《Dash》로 데뷔했다.<ref>https://n.news.naver.com/article/108/0003212170?sid=106</ref>
== 음반 ==
* DASH (2023)
* Mission of School (2024)
== 각주 ==
{{각주}}
{{토막글|음악 그룹}}

[[분류:대한민국의 음악 그룹]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{총리 정보
| 이름 = 루이스 몬테네그루
| 원어명 = Luís Montenegro
| 명칭 = 총리
| 그림 = Luis Montenegro at EPP Summit, 21 March, Brussels.jpg
| 국가 = 포르투갈
| 국기연도 = 
| 대수 = 74
| 취임일 = 2024년 4월 2일
| 퇴임일 = 현재
| 대통령 = [[마르셀루 헤벨루 드 소자]]
| 출생일 = {{출생일과 나이|1973|2|16}}
| 출생지 = 포르투갈 [[포르투]]
| 국적 = [[포르투갈]]
| 거주지 = 
| 전임 = 안토니우 코스타
| 전임대수 = 73
| 후임 = 
| 후임대수 =
|웹사이트 = 
}}
'''루이스 필리프 몬테네그루 카르도주 드모라이스 이스테베스'''({{llang|pt|Luís Filipe Montenegro Cardoso de Morais Esteves}}, [[1973년]] [[2월 16일]]~)<ref name="lusa">{{뉴스 인용|url=https://www.dn.pt/poder/perfil-luis-montenegro-de-rosto-do-governo-de-passos-coelho-a-candidato-a-lider-do-psd-10427525.html|제목=Luís Montenegro, de rosto do Governo de Passos Coelho a candidato a líder do PSD|날짜=11 January 2019|뉴스=[[Diário de Notícias]]|언어=Portuguese|번역제목=Luís Montenegro, from face of Passos Coelho's government to lider of the PSD|통신사=[[Lusa News Agency]]|보존url=https://web.archive.org/web/20220201143532/https://www.dn.pt/poder/perfil-luis-montenegro-de-rosto-do-governo-de-passos-coelho-a-candidato-a-lider-do-psd-10427525.html|보존날짜=1 February 2022|url-status=live|확인날짜=1 February 2022}}</ref>는 포르투갈의 정치인으로 현재 [[사회민주당 (포르투갈)|사회민주당]](PSD)의 의장직과 [[포르투갈]]의 총리직을 겸하고 있다.

== 경력 ==
몬테네그루는 2002년부터 2018년까지 아베이루에서 [[포르투갈 공화국의회|공화국의회]] 의원으로 활동했으며, 2011년부터 2017년까지 자신이 소속된 당의 의회 그룹을 이끌었다. 2020년 당 지도부 선거에서 [[후이 히우]]에게 패배한 후 2022년 조르즈 모레이라 다실바를 상대로 승리하고 PSD의 당수가 되었다.

몬테네그루의 지도 하에 PSD는 [[우익]] 정당인 [[인민당 (포르투갈)|포르투갈 인민당]]과 합의하여 2024년 포르투갈 입법 선거를 앞두고 민주동맹을 결성했다.<ref name=":1">Sergio Goncalves and Catarina Demony (5 January 2024), [https://www.reuters.com/world/europe/portugals-main-opposition-seals-pre-electoral-alliance-with-right-wing-party-cds-2024-01-05/ Portugal's main opposition seals pre-electoral alliance with right-wing party CDS-PP] ''[[Reuters]]''.</ref> 이번 선거에서 민주연합은 PS보다 2석 많은 80석으로 가장 많은 의석을 차지했다.<ref name=":2">{{뉴스 인용|url=https://www.euronews.com/2024/03/11/portuguese-centre-right-party-claims-narrow-election-win|제목=Portuguese centre-right party claims narrow election win|날짜=11 March 2024|출판사=[[Euronews]]|통신사=Associated Press|보존url=https://web.archive.org/web/20240311051346/https://www.euronews.com/2024/03/11/portuguese-centre-right-party-claims-narrow-election-win|보존날짜=11 March 2024|url-status=live|확인날짜=11 March 2024}}</ref> 

2024년 3월 21일, [[마르셀루 헤벨루 드 소자]] 대통령에 의해 총리로 임명되어 같은 해 4월 2일 취임하였다.<ref name=":0">{{웹 인용|url=https://www.france24.com/en/europe/20240321-portugal-s-centre-right-leader-luis-montenegro-appointed-prime-minister|제목=Portugal's centre-right leader Luis Montenegro appointed prime minister|날짜=21 March 2024|웹사이트=France 24|언어=en|보존url=https://web.archive.org/web/20240321051332/https://www.france24.com/en/europe/20240321-portugal-s-centre-right-leader-luis-montenegro-appointed-prime-minister|보존날짜=21 March 2024|확인날짜=21 March 2024}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

{{전임후임|
|전임자 = [[안토니우 코스타]]
|후임자 = 
|임기 = 2024년~
|대수 = 74
|직책 = [[포르투갈의 총리]]
}}

{{전거 통제}}

[[분류:살아있는 사람]]
[[분류:1973년 출생]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''BLEU'''(bilingual evaluation understudy)는 하나의 [[자연어]]에서 다른 자연어로 [[기계 번역]]된 텍스트의 품질을 평가하는 알고리즘이다. 품질은 기계의 출력과 인간의 출력 사이의 대응으로 간주된다. "기계 번역이 전문적인 인간 번역에 가까울수록 품질이 더 좋다." 이것이 BLEU의 핵심 아이디어이다. 2001년 IBM에서 발명된 BLEU는 품질에 대한 인간의 판단과 높은 [[상관 분석|상관관계]]가 있다고 주장하는 최초의 [[거리 공간|지표]] 중 하나였으며 가장 널리 사용되는 자동화되고 저렴한 지표 중 하나로 남아 있다.

점수는 번역된 개별 세그먼트(일반적으로 문장)에 대해 양질의 참조 번역 세트와 비교하여 계산된다. 그런 다음 해당 점수를 전체 [[말뭉치]]에 대한 평균으로 계산하여 번역의 전반적인 품질을 추정한다. 명료성이나 문법적 정확성은 고려되지 않는다.

BLEU의 출력은 항상 0과 1 사이의 숫자이다. 이 값은 후보 텍스트가 참조 텍스트와 얼마나 유사한지를 나타내며, 1에 가까울수록 더 유사한 텍스트를 나타낸다. 1점을 획득한 인간 번역은 거의 없다. 이는 후보가 참조 번역 중 하나와 동일하다는 것을 의미하기 때문이다. 이러한 이유로 1점을 획득할 필요는 없다. 일치할 기회가 더 많기 때문에 참조 번역을 추가하면 BLEU 점수가 높아진다.

== 같이 보기 ==
* [[F 스코어]]
* [[NIST (계량)]]

== 외부 링크 ==
* [https://www.coursera.org/learn/machinetranslation/lecture/Bv81F/bleu BLEU – Bilingual Evaluation Understudy lecture of Machine Translation course by Karlsruhe Institute for Technology], [[Coursera]]

[[분류:기계 번역의 평가]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:JackThayerJr.jpg|섬네일|1912년의 세이어]]
'''존 볼랜드 "잭" 세이어 3세'''({{llang|en|John Borland "Jack" Thayer III}}, [[1894년]] [[12월 24일]] ~ [[1945년]] [[9월 20일]])는 [[1912년]] [[4월 15일]] 빙산에 부딪혀 침몰한 후 살아남은 [[RMS 타이타닉]]의 일등석 승객이었다. 그 당시 17세였던 그는 추운 바다로 뛰어든 후 살아남은 소수의 승객 중 한 명이었다. 그는 후에 침몰에 대한 자신의 기억을 개인적으로 쓰고 출판했다.

== 외부 링크 ==
* [http://www.encyclopedia-titanica.org/biography/299 Encyclopedia Titanica article on John Borland Thayer III]
* [http://dla.library.upenn.edu/dla/ead/detail.html?id=EAD_upenn_rbml_PUSpMsColl968 John B. Thayer memorial collection of the Sinking of the Titanic] Kislak Center for Special Collections, Rare Books and Manuscripts, University of Pennsylvania
* [https://www.findagrave.com/memorial/7220366/john-borland-thayer Jack Thayer] on [[Find A Grave]]

{{전거 통제}}
{{기본정렬:세이어, 잭}}
{{토막글|미국 사람}}

[[분류:1894년 출생]]
[[분류:1945년 사망]]
[[분류:1945년 자살]]
[[분류:필라델피아 출신]]
[[분류:RMS 타이타닉 침몰 사고의 생존자]]
[[분류:날붙이로 자살한 사람]]
[[분류:미국의 자살한 사람]]
[[분류:펜실베이니아 대학교 동문]]
[[분류:미국의 제1차 세계 대전 참전 군인]]
[[분류:20세기 미국의 기업인]]
[[분류:미국의 금융인]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''가능성의 평등'''(Equalized odds)<ref>{{저널 인용|last1=Hardt |first1=Moritz |first2=Eric |last2=Price |first3=Nathan |last3=Srebro |title=Equality of Opportunity in Supervised Learning |journal=Neural Information Processing Systems |date=2016 |volume=29 |arxiv=1610.02413 |url=https://papers.nips.cc/paper/2016/hash/9d2682367c3935defcb1f9e247a97c0d-Abstract.html}}</ref> 또는 '''가능성의 동등성'''은 기계 학습의 [[공정성]]을 측정하는 척도이다. 보호된 그룹과 보호되지 않은 그룹의 대상이 다음 공식을 충족하여 참양성률과 위양성률이 동일한 경우<ref>{{웹 인용|title=Fairness in ML 2: Equal opportunity and odds |url=https://www2.cs.duke.edu/courses/fall18/compsci590.1/lectures/FairML2.pdf |website=www2.cs.duke.edu/ |publisher=Duke Computer Science}}</ref> 분류자는 이 정의를 충족한다:

<math display="block"> P(R = + | Y = y, A = a) = P(R = + | Y = y, A = b) \quad y \in \{+,-\} \quad \forall a,b \in A </math>

예를 들어 A는 편견이 없는 성별, 인종 또는 기타 특성일 수 있고, Y는 개인이 학위 취득 자격이 있는지 여부, 출력 R은 학위 학습자에게 제공할지 여부에 대한 학교의 결정이 될 수 있다. 이러한 맥락에서 Y의 "기본 비율"이 그룹 간에 다른 경우 균등 확률 조건을 충족하려면 유사한 시험 점수를 가진 백인에 비해 아프리카계 미국인의 더 높은 대학 등록률이 필요할 수 있다.

이 개념은 원래 이진 값 Y에 대해 정의되었다. 2017년 우드워스(Woodworth) 등은 여러 클래스에 대해 개념을 더욱 일반화했다.<ref>{{저널 인용|last1=Woodworth |first1=Blake |last2=Gunasekar |first2=Suriya |last3=Ohannessian |first3=Mesrob I. |last4=Srebro |first4=Nathan |title=Learning Non-Discriminatory Predictors |journal=Proceedings of the 2017 Conference on Learning Theory |date=2017 |arxiv=1702.06081 |url=https://proceedings.mlr.press/v65/woodworth17a.html }}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[피부색 무시]]

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:기계 학습]]
[[분류:정보 윤리]]
[[분류:컴퓨팅과 사회]]
[[분류:인공지능철학]]
[[분류:차별]]
[[분류:편향]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''불용어'''(Stop word) 또는 '''제외어'''는 불용 목록(부정 사전)에 있는 단어로, [[자연어 처리|자연어 데이터(텍스트) 처리]] 전후에 중요하지 않기 때문에 필터링(즉, 정지)된다.<ref>{{서적 인용| last1 = Rajaraman | first1 = A. | last2 = Ullman | first2 = J. D. | doi = 10.1017/CBO9781139058452.002 | chapter = Data Mining | title = Mining of Massive Datasets | pages = 1–17| year = 2011 | isbn = 9781139058452 | chapter-url = http://i.stanford.edu/~ullman/mmds/ch1.pdf}}</ref> 모든 [[자연어 처리]] 도구에서 사용되는 단일한 범용 불용어 목록은 없으며, 불용어 식별을 위해 합의된 규칙도 없으며, 실제로 모든 도구가 이러한 목록을 사용하는 것도 아니다. 따라서 특정 목적에 따라 임의의 단어 그룹을 불용 단어로 선택할 수 있다. 시간이 지남에 따라 [정보 검색] 시스템의 일반적인 추세는 상당히 큰 불용 목록(200~300개 용어)의 표준 사용에서 매우 작은 불용 목록(7~12개 용어), 전혀 불용 목록이 없는 것까지 이어졌다.<ref>{{서적 인용|last=Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze|title=Introduction to Information Retrieval|publisher=Cambridge University Press|year=2008|pages=27}}</ref>

== 같이 보기 ==
* [[문법형태소]]
* [[검색 엔진 색인]]
* [[정보 추출]]
* [[자연어 처리]]
* [[어간 추출]]
* [[텍스트 마이닝]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/fulltext-stopwords.html Full-Text Stopwords in MySQL ]
* [https://www.textfixer.com/resources/common-english-words.txt English Stop Words (CSV)]
* [https://e-padi.com/stop-words-indonesia-query-php-array.htm Stop Words Indonesia Query PHP Array]
* [https://tcpip.wtf/en/deutsche-stopwords.htm German Stop Words],[https://archive.today/20130210071035/http://aniol-consulting.de/uebersicht-deutscher-stop-words/ German Stop Words and phrases], another list of [https://web.archive.org/web/20100308021834/http://www.ranks.nl/stopwords/german.html German stop words]
* [[:pl:Wikipedia:Stopwords|Polish Stop Words]]
* [https://code.google.com/p/stop-words/ Collection of stop words in 29 languages] ([https://web.archive.org/web/*/http://tonyb.sk/_my/ir/stop-words-collection-2014-02-24.zip archive])
* [http://www.techie-knowledge.co.in/2018/07/stop-words-in-hindi-language.html List of Hindi Stop Words] {{웨이백|url=http://www.techie-knowledge.co.in/2018/07/stop-words-in-hindi-language.html |date=20240322005437 }}

{{자연어 처리}}
{{검색 엔진 최적화}}

[[분류:정보 검색 기술]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''바이마르 고전주의'''({{llang|de|Weimarer Klassik}})는 18세기 후반 [[독일어권]]의 문예운동이자 문화운동이다. 바이마르 고전주의자들은 [[낭만주의]], [[고전주의]], [[계몽주의]]의 사상을 종합한 새로운 [[인본주의]]를 확립하고자 했다. 운동의 지도자격인 [[괴테]] 등이 [[작센바이마르아이제나흐 대공국|바이마르]]에 살았기 때문에 바이마르 고전주의라고 한다.

바이마르 고전주의 운동은 1772년부터 1805년까지 33년간 지속되었으며, 중요한 참여자로는 [[요한 볼프강 폰 괴테]], [[요한 고트프리트 헤르더]], [[프리드리히 실러]], [[크리스토프 마르틴 빌란트]] 등이 있다.
== 같이 보기 ==
* [[에른스트 카시러]]
* [[새뮤얼 테일러 콜리지]]
* [[요한 게오르크 하만]]
* [[요한 고트프리트 헤르더]]
* [[프리드리히 횔덜린]]
* [[카를 필리프 모리츠]]
* [[프리드리히 니체]]
* [[장자크 루소]]
* [[프리드리히 빌헬름 요제프 셸링]]
* [[크리스토프 마르틴 빌란트]]

{{전거 통제}}
{{토막글|문학}}

[[분류:독일의 문예운동]]
[[분류:신고전주의 운동]]
[[분류:계몽주의]]
[[분류:시대별 독일어 문학]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''에디스 하이스만'''(Edith Haisman, [[1896년]] [[10월 27일]] ~ [[1997년]] [[1월 20일]])은 [[1912년]] [[4월]] [[RMS 타이타닉]] 침몰의 마지막 남은 생존자이자 가장 나이가 많은 생존자들 중 한 명이었다. 그녀는 19세기에 태어난 마지막 생존자였고, 그러므로 7명의 어린 생존자들이 그녀보다 더 오래 살았지만, 침몰 당시 10대였던 마지막 생존자였다.

== 외부 링크 ==
* [http://www.encyclopedia-titanica.org/biography/357/ Encyclopedia Titanica Biography]
* [http://records.ancestry.com/Edith_Eileen_Brown_records.ashx?pid=117308364 Ancestry]

{{전거 통제}}
{{기본정렬:하이스만, 에디스}}
{{토막글|영국 사람}}

[[분류:1896년 출생]]
[[분류:1997년 사망]]
[[분류:RMS 타이타닉 침몰 사고의 생존자]]
[[분류:영국의 백세인]]
[[분류:남아프리카 공화국의 백세인]]
[[분류:남아프리카 공화국에서 영국으로 이민간 사람]]
[[분류:20세기 남아프리카 공화국 사람]]
{{위키데이터 속성 추적}}
{{소문자}}
[[파일:LARGER FONT VERSION Six n-grams frequently found in titles of publications about Coronavirus disease 2019, as of 7 May 2020.svg|섬네일|2020년 5월 7일의 코로나바이러스 질병 2019(COVID-19)에 관한 출판물 제목에서 자주 발견되는 6개의 n-그램]]
'''n-그램'''(n-gram)은 특정 순서로 인접한 n개의 기호 시퀀스이다. 기호는 n개의 인접 [[자모|문자]]([[문장 부호|구두점]] 및 공백 포함), 음절 또는 언어 데이터 세트에서 발견되는 드물게 전체 단어일 수 있다. 또는 음성 녹음 데이터 세트에서 추출된 인접 [[음소]] 또는 게놈에서 추출된 인접 염기쌍이다. 이는 [[말뭉치|텍스트 말뭉치]] 또는 음성 말뭉치에서 수집된다. 라틴어 숫자 접두사가 사용되는 경우 크기 1의 n-그램을 "유니그램"이라고 하고 크기 2를 "바이그램"(또는 덜 일반적으로 "디그램")이라고 한다. 라틴어 대신 영어 추가로 기수를 사용하면 "4그램", "5그램" 등으로 불린다. 마찬가지로 "모노머", "이량체", "삼량체", "사량체", "펜타머"와 같은 그리스 [[숫자 접두사]]를 사용한다. 영어 기수인 "one-mer", "two-mer", "3-mer" 등은 k-mer라고 불리는 알려진 크기의 폴리머 또는 올리고머에 대해 계산 생물학에서 사용된다. 항목이 단어인 경우 n-그램을 싱글스(shingles)라고 부를 수도 있다.<ref>{{저널 인용|last1=Broder |first1=Andrei Z. |first2=Steven C. |last2=Glassman |first3=Mark S. |last3=Manasse |first4=Geoffrey |last4=Zweig |title=Syntactic clustering of the web |journal=Computer Networks and ISDN Systems |volume=29 |issue=8 |year=1997 |pages=1157–1166 |doi=10.1016/s0169-7552(97)00031-7|s2cid=9022773 }}</ref>

[[자연어 처리]](NLP)의 맥락에서 n-그램을 사용하면 [[단어 가방 모형]]이 단어 순서와 같은 정보를 포착할 수 있는데, 이는 전통적인 단어 가방 조건에서는 가능치 않다.

== 같이 보기 ==
* [[구글 엔그램 뷰어]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* [https://www.ngramextractor.com Ngram Extractor: Gives weight of ''n''-gram based on their frequency.]
* [https://books.google.com/ngrams Google's Google Books ''n''-gram viewer] and [http://googleresearch.blogspot.com/2006/08/all-our-n-gram-are-belong-to-you.html Web ''n''-grams database] (September 2006)
* [http://data.statoperator.com/ STATOPERATOR N-grams Project Weighted ''n''-gram viewer for every domain in Alexa Top 1M]
* [http://www.ngrams.info/ 1,000,000 most frequent 2,3,4,5-grams] from the 425 million word [[Corpus of Contemporary American English]]
* [http://www.peachnote.com/ Peachnote's music ngram viewer]
* [http://www.w3.org/TR/ngram-spec/ Stochastic Language Models (''n''-Gram) Specification] (W3C)
* [http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/courses/nlp2011/notes/lm.pdf Michael Collins's notes on ''n''-Gram Language Models]
* [https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/Clustering-In-Depth/ OpenRefine: Clustering In Depth]

{{자연어 처리}}

[[분류:자연어 처리]]
[[분류:전산언어학]]
[[분류:음성 인식]]
[[분류:말뭉치언어학]]
[[분류:언어 모델]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''빔 탐색'''(Beam search)은 [[컴퓨터 과학]]에서 제한된 집합에서 가장 유망한 노드를 확장하여 그래프를 탐색하는 경험적 [[검색 알고리즘]]이다. 빔 탐색은 메모리 요구 사항을 줄이는 [[최상 우선 탐색]]을 최적화한 것이다. 최상 우선 탐색은 선택한 휴리스틱에 따라 모든 부분 솔루션(상태)의 순서를 지정하는 그래프 검색이다. 그러나 빔 탐색에서는 미리 정해진 개수의 최적 부분해만 후보로 유지된다. 따라서 [[탐욕 알고리즘]]이다.<ref>{{웹 인용|title=beam search |url=https://foldoc.org/beam+search |access-date=2024-03-27 |website=[[자유 온라인 컴퓨팅 사전|Free On-line Dictionary of Computing]]}}</ref> 무제한의 후보 집합으로 구현된 빔 탐색은 [[퇴각검색|퇴각 알고리즘]]이 된다.

"빔 탐색"이라는 용어는 1977년 [[카네기 멜런 대학교]]의 [[라즈 레디]]가 만들어냈다.

== 각주 ==
{{각주}}

{{토막글|컴퓨터}}

[[분류:검색 알고리즘]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''헤이스택'''(Haystack)은 [[개인 정보 관리]] 및 [[시맨틱 웹]]과 관련된 여러 애플리케이션을 연구하고 개발하기 위한 [[매사추세츠 공과대학교]]의 프로젝트이다. 이러한 애플리케이션 중 가장 주목할만한 애플리케이션은 연구 개인 정보 관리자(PIM)이자 시맨틱 데스크톱 기술을 기반으로 한 최초의 애플리케이션 중 하나인 헤이스택 클라이언트이다.<ref>{{콘퍼런스 인용| publisher = ACM | isbn = 1-58113-703-6 | pages = 777–778 | last = Karger | first = David R. |author2= Dennis Quan | title = Haystack: a user interface for creating, browsing, and organizing arbitrary semistructured information | book-title = CHI '04 extended abstracts on Human factors in computing systems | location = Vienna, Austria | year = 2004 }}</ref> 헤이스택 클라이언트는 [[BSD 허가서]]에 따라 [[오픈 소스 소프트웨어]]로 게시된다.

챈들러 PIM과 유사하게 헤이스택 시스템은 다양한 유형의 [[비정형 데이터|비정형 정보]] 처리를 통합한다. 이 정보는 구성 가능한 사람이 읽을 수 있는 방식으로 사용자에게 제공되는 RDF의 공통 표현을 가지고 있다.

== 출처 ==
{{각주}}
* [http://www.cond.org/p413-adar.pdf Haystack: per-user information environments]. Eytan Adar, [[David Karger]], Lynn Andrea Stein. Proceedings of the eighth international conference on Information and knowledge management, p.&nbsp;413–422, November 2–06, 1999, Kansas City, Missouri, United States
* [https://ceur-ws.org/Vol-55/huynh.pdf Haystack: A Platform for Creating, Organizing and Visualizing Information Using RDF]. Huynh, Karger, et al. 2002
* [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.31.3473 Haystack Project summary]
* [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.18.5563 Belief layer for Haystack]

== 외부 링크 ==
* [http://haystack.csail.mit.edu/#projects Active Haystack projects]
* [http://simile.mit.edu/hayloft/ Haystack] at the SIMILE project webpage
* [https://www.ifcx.org/attach/Adenine/Adenine%20Tutorial%20with%20Wings.html Adenine Tutorial] converted to IFCX Wings from the [https://web.archive.org/web/20070702050630/http://haystack.csail.mit.edu/developers/adenine.html original] which is now 404.
* [https://sourceforge.net/p/ifcx/code/HEAD/tree/thirdparty/adenine/ Adenine implementation] in Java extracted from MIT Haystack hosted on Sourceforge.

[[분류:시맨틱 웹]]
{{위키데이터 속성 추적}}
[[통계학]] 및 [[디지털 화상 처리|이미지 처리]]에서 데이터 세트의 '''평활화''' 또는 '''스무딩'''(smoothing)은 [[잡음|노이즈]]나 기타 미세한 구조/빠른 현상을 배제하면서 데이터의 중요한 [[패턴]]을 포착하려고 시도하는 근사 [[함수]]를 만드는 것이다. 평활화에서는 신호의 데이터 포인트가 수정되어 인접한 포인트보다 높은 개별 포인트(아마도 노이즈로 인해)가 줄어들고 인접한 포인트보다 낮은 포인트가 늘어나 더 부드러운 신호가 생성된다. 평활화는 데이터 분석에 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 방식으로 사용될 수 있다. (1) 평활화 가정이 합리적인 한 데이터에서 더 많은 정보를 추출할 수 있고 (2) 유연한 분석을 제공할 수 있으며 견고하다. 평활화에는 다양한 [[알고리즘]]이 사용된다.

평활화는 다음과 같은 방식으로 관련되고 부분적으로 겹치는 곡선 피팅 개념과 구별될 수 있다.

* 곡선 피팅은 결과에 대해 명시적인 함수 형식을 사용하는 경우가 많은 반면, 스무딩의 즉각적인 결과는 나중에 함수 형식을 사용하지 않고 "평활화된" 값이다.
* 평활화의 목적은 데이터 값의 근접 일치에 거의 주의를 기울이지 않고 상대적으로 느린 값 변화에 대한 일반적인 아이디어를 제공하는 반면, 곡선 피팅은 가능한 한 근접한 일치를 달성하는 데 중점을 둔다.
* 평활화 방법에는 평활화 정도를 제어하는 데 사용되는 관련 조정 매개변수가 있는 경우가 많다. 곡선 피팅은 '최적의' 맞춤을 얻기 위해 함수의 매개변수를 원하는 만큼 조정한다.

== 같이 보기 ==
* [[합성곱]]
* [[이산화]]
* [[필터 (신호 처리)]]
* [[매끄러운 함수]]
* [[신호 처리]]
* [[서브디비전 서피스]]

[[분류:통계 차트와 다이어그램]]
[[분류:시계열 분석]]
[[분류:영상 처리]]
{{위키데이터 속성 추적}}
'''톱 p 샘플링'''(Top-p sampling) 또는 '''핵 샘플링'''(nucleus sampling)은 [[아리 홀츠먼]](Ari Holtzman)이 2019년에 제안한 [[자기회귀모형|자기회귀]] [[언어 모델]] 디코딩을 위한 기술이다.<ref>{{저널 인용|last1=Holtzman |first1=Ari |last2=Buys |first2=Jan |last3=Du |first3=Li |last4=Forbes |first4=Maxwell |last5=Choi |first5=Yejin |title=The Curious Case of Neural Text Degeneration |date=22 April 2019 |url=https://arxiv.org/abs/1904.09751 |access-date=23 August 2023}}</ref> 핵 샘플링이 도입되기 전에는 최대 우도 디코딩과 [[빔 탐색]]이 텍스트 생성을 위한 표준 기술이었지만 둘 다 이러한 디코딩 전략은 반복적이고 부자연스러운 텍스트를 생성하기 쉽다.<ref>{{웹 인용|last1=Chiusano |first1=Fabio |title=Two minutes NLP — Most used Decoding Methods for Language Models |url=https://medium.com/nlplanet/two-minutes-nlp-most-used-decoding-methods-for-language-models-9d44b2375612 |publisher=Medium |access-date=23 August 2023}}</ref> 톱 p 샘플링은 임계값 p를 설정한 다음 누적 확률이 p보다 작은 가장 가능성이 높은 토큰 집합으로 샘플링을 제한하여 이를 방지한다.

톱 k 샘플링은 누적 확률에 관계없이 k-최고 확률 토큰에서 샘플을 취한다는 점을 제외하면 유사하다. 톱 p 샘플링의 장점은 출력 분포의 모양과 특정 작업 및 데이터 세트에 따라 달라질 수 있는 k의 최적 값을 선택하는 어려운 문제를 피할 수 있다는 것이다.<ref>{{웹 인용|last1=McCaffrey |first1=James D. |title=Nucleus Sampling for Natural Language Processing |url=https://jamesmccaffrey.wordpress.com/2021/10/14/nucleus-sampling-for-natural-language-processing/ |access-date=23 August 2023}}</ref>

톱 p 샘플링 기술은 [[ChatGPT]]와 같은 널리 사용되는 대규모 언어 모델 애플리케이션에 사용되며 [[허깅 페이스]] 및 코히어(Cohere)와 같은 언어 모델링 프레임워크에서 구현된다.<ref>{{웹 인용|last1=von Platen |first1=Patrick |title=How to generate text: using different decoding methods for language generation with Transformers |url=https://huggingface.co/blog/how-to-generate |website=Hugging Face |access-date=23 August 2023}}</ref>

== 각주 ==
{{각주}}

[[분류:대형 언어 모델]]
[[분류:GPT (언어 모델)]]