Repository: huggingface/transformers
Pull request: 🌐 [i18n-KO] Translated `main_classes/processors.md` to Korean

<!-- PR의 제목은 "🌐 [i18n-KO] Translated processors.md to Korean" 으로 부탁드립니다 -->
# What does this PR do?

Translated the `main_classes/processors.md` file of the documentation to Korean.
Thank you in advance for your review.

Part of https://github.com/huggingface/transformers/issues/20179

## Before reviewing
- [x] Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
- [x] Grammar Check (맞춤법 검사)
- [x] Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
- [x] Check Inline TOC (e.g. `[[lowercased-header]]`)
- [x] Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

## Who can review? (Initial)

<!-- 1. 위 체크가 모두 완료된 뒤에만 KREW 팀원들에게 리뷰를 요청하는 아래 주석을 노출해주세요!-->
May you please review this PR?
@4N3MONE, @yijun-lee, @jungnerd , @harheem

## Before submitting
- [x] This PR fixes a typo or improves the docs (you can dismiss the other checks if that's the case).
- [x] Did you read the [contributor guideline](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/CONTRIBUTING.md#start-contributing-pull-requests),
      Pull Request section?
- [x] Was this discussed/approved via a Github issue or the [forum](https://discuss.huggingface.co/)? Please add a link
      to it if that's the case.
- [x] Did you make sure to update the documentation with your changes? Here are the
      [documentation guidelines](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs), and
      [here are tips on formatting docstrings](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs#writing-source-documentation).
- [x] Did you write any new necessary tests?

## Who can review? (Final)

<!-- 2. KREW 팀원들의 리뷰가 끝난 후에 아래 주석을 노출해주세요! -->
@stevhliu May you please review this PR?

Changed files:
filename: docs/source/ko/_toctree.yml
patch: @@ -420,12 +420,14 @@
       title: PEFT
     - local: in_translation
       title: (번역중) Pipelines
-    - local: main_classes/tokenizer
-      title: 토크나이저
+    - local: main_classes/processors
+      title: 프로세서
     - local: main_classes/quantization
       title: 양자화
     - local: in_translation
       title: (번역중) Tokenizer
+    - local: main_classes/tokenizer
+      title: 토크나이저
     - local: main_classes/trainer
       title: Trainer
     - local: in_translation

filename: docs/source/ko/main_classes/processors.md
patch: @@ -0,0 +1,145 @@
+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# 프로세서[[processors]]
+
+Transformers 라이브러리에서 프로세서는 두 가지 의미로 사용됩니다:
+- [Wav2Vec2](../model_doc/wav2vec2) (음성과 텍스트) 또는 [CLIP](../model_doc/clip) (텍스트와 비전)과 같은 멀티모달 모델의 입력을 전처리하는 객체
+- GLUE 또는 SQUAD 데이터를 전처리하기 위해 라이브러리의 이전 버전에서 사용되었던 사용 중단된 객체
+
+## 멀티모달 프로세서[[transformers.ProcessorMixin]]
+
+모든 멀티모달 모델은 여러 모달리티(텍스트, 비전, 오디오)를 그룹화하는 데이터를 인코딩하거나 디코딩하는 객체가 필요한데, 이것은 프로세서라고 불리는 객체가 담당합니다. 프로세서는 토크나이저(텍스트 모달리티용), 이미지 프로세서(비전용), 특성 추출기(오디오용) 같이 두 개 이상의 처리 객체를 하나로 묶습니다.
+
+이러한 프로세서는 저장 및 로딩 기능을 구현하는 다음 기본 클래스를 상속받습니다:
+
+[[autodoc]] ProcessorMixin
+
+## 사용 중단된 프로세서[[transformers.DataProcessor]]
+
+모든 프로세서는 [`~data.processors.utils.DataProcessor`]와 같은 동일한 아키텍처를 따릅니다. 프로세서는 [`~data.processors.utils.InputExample`]의 목록을 반환합니다. 이 [`~data.processors.utils.InputExample`]들은 모델에 입력하기 위해 [`~data.processors.utils.InputFeatures`]로 변환될 수 있습니다.
+
+[[autodoc]] data.processors.utils.DataProcessor
+
+[[autodoc]] data.processors.utils.InputExample
+
+[[autodoc]] data.processors.utils.InputFeatures
+
+## GLUE[[transformers.glue_convert_examples_to_features]]
+
+[General Language Understanding Evaluation (GLUE)](https://gluebenchmark.com/)는 다양한 기존 NLU 작업에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. [GLUE: A multi-task benchmark and analysis platform for natural language understanding](https://openreview.net/pdf?id=rJ4km2R5t7) 논문과 함께 발표되었습니다.
+
+이 라이브러리는 MRPC, MNLI, MNLI (불일치), CoLA, SST2, STSB, QQP, QNLI, RTE, WNLI 총 10개 작업에 대한 프로세서를 제공합니다.
+
+이러한 프로세서들은 다음과 같습니다:
+
+- [`~data.processors.utils.MrpcProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.MnliProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.MnliMismatchedProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.Sst2Processor`]
+- [`~data.processors.utils.StsbProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.QqpProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.QnliProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.RteProcessor`]
+- [`~data.processors.utils.WnliProcessor`]
+
+또한, 아래의 메소드들을 사용하여 데이터 파일로부터 값을 가져와 [`~data.processors.utils.InputExample`] 목록으로 변환할 수 있습니다.
+
+[[autodoc]] data.processors.glue.glue_convert_examples_to_features
+
+
+## XNLI[[xnli]]
+
+[The Cross-Lingual NLI Corpus (XNLI)](https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/)는 교차언어 텍스트 표현의 품질을 평가하는 벤치마크입니다. XNLI는 [*MultiNLI*](http://www.nyu.edu/projects/bowman/multinli/)를 기반으로 한 크라우드소싱 데이터 세트입니다: 텍스트 쌍은 15개 언어(영어 같은 고자원 언어부터 스와힐리어 같은 저자원 언어까지)에 대해 텍스트 함의 어노테이션으로 레이블링됩니다.
+
+[XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations](https://huggingface.co/papers/1809.05053) 논문과 함께 발표되었습니다.
+
+이 라이브러리는 XNLI 데이터를 가져오는 프로세서를 제공합니다:
+
+- [`~data.processors.utils.XnliProcessor`]
+
+테스트 세트에 골드 레이블이 제공되므로, 평가는 테스트 세트에서 수행됩니다.
+
+이러한 프로세서를 사용하는 예시는 [run_xnli.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification/run_xnli.py) 스크립트에 제공되어 있습니다.
+
+
+## SQuAD[[squad]]
+
+[The Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer//)는 질문 답변에서 모델의 성능을 평가하는 벤치마크입니다. v1.1과 v2.0 두 가지 버전을 사용할 수 있습니다. 첫 번째 버전(v1.1)은 [SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text](https://huggingface.co/papers/1606.05250) 논문과 함께 발표되었습니다. 두 번째 버전(v2.0)은 [Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD](https://huggingface.co/papers/1806.03822) 논문과 함께 발표되었습니다.
+
+이 라이브러리는 두 버전 각각에 대한 프로세서를 호스팅합니다:
+
+### 프로세서[[transformers.data.processors.squad.SquadProcessor]]
+
+이러한 프로세서들은 다음과 같습니다:
+
+- [`~data.processors.utils.SquadV1Processor`]
+- [`~data.processors.utils.SquadV2Processor`]
+
+둘 다 추상 클래스 [`~data.processors.utils.SquadProcessor`]를 상속받습니다.
+
+[[autodoc]] data.processors.squad.SquadProcessor
+    - all
+
+또한, 다음 메소드를 사용하여 SQuAD 예시를 모델 입력으로 사용할 수 있는 [`~data.processors.utils.SquadFeatures`]로 변환할 수 있습니다.
+
+[[autodoc]] data.processors.squad.squad_convert_examples_to_features
+
+
+이러한 프로세서들과 앞서 언급한 메소드는 데이터가 포함된 파일뿐만 아니라 *tensorflow_datasets* 패키지와도 함께 사용할 수 있습니다. 예시는 아래에 제공됩니다.
+
+
+### 사용 예시[[example-usage]]
+
+다음은 데이터 파일을 사용하여 프로세서와 변환 메소드를 사용하는 예시입니다:
+
+```python
+# V2 프로세서 가져오기
+processor = SquadV2Processor()
+examples = processor.get_dev_examples(squad_v2_data_dir)
+
+# V1 프로세서 가져오기
+processor = SquadV1Processor()
+examples = processor.get_dev_examples(squad_v1_data_dir)
+
+features = squad_convert_examples_to_features(
+    examples=examples,
+    tokenizer=tokenizer,
+    max_seq_length=max_seq_length,
+    doc_stride=args.doc_stride,
+    max_query_length=max_query_length,
+    is_training=not evaluate,
+)
+```
+
+*tensorflow_datasets* 사용은 데이터 파일 사용만큼 쉽습니다:
+
+```python
+# tensorflow_datasets는 Squad V1만 처리합니다.
+tfds_examples = tfds.load("squad")
+examples = SquadV1Processor().get_examples_from_dataset(tfds_examples, evaluate=evaluate)
+
+features = squad_convert_examples_to_features(
+    examples=examples,
+    tokenizer=tokenizer,
+    max_seq_length=max_seq_length,
+    doc_stride=args.doc_stride,
+    max_query_length=max_query_length,
+    is_training=not evaluate,
+)
+```
+
+이러한 프로세서를 사용하는 또 다른 예시는 [run_squad.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/legacy/question-answering/run_squad.py) 스크립트에 제공되어 있습니다.
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