Semantic Search 관련 문의

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

dkwlswk08님, 질문 주신 “Semantic Search”는 최근 자연어 처리 분야에서 많은 관심을 받고 있습니다. Semantics Search를 구현하기 위해 주로 사용되는 방법 중 하나는 자연어 처리 모델을 사용하여 문장의 의미를 벡터화하고, 이를 기반으로 비슷한 의미의 내용을 검색하는 것입니다.

허깅페이스(Hugging Face)는 이러한 Semantic Search를 구현하는 데 유용한 다양한 자연어 처리(NLP) 모델을 제공하고 있습니다. 특히, 한국어 시멘틱 검색을 위해서는 한국어로 미리 학습된 BERT나 GPT 같은 모델을 활용할 수 있습니다.

하지만 한국어 형태소 분석이 필요하다고 하셨는데, 이는 한국어의 특성상 구문 분석에 어려움이 있을 수 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 KoNLPy 같은 한국어 자연어 처리 라이브러리를 사용하여 형태소 분석을 수행한 후, 이를 모델 입력으로 사용하여 보다 정확한 시멘틱 검색을 구현할 수 있습니다.

관련 답변을 찾을 수 있는 게시글을 제공해 드리지는 못하지만 허깅페이스의 문서나 커뮤니티를 참고하면 보다 더 많은 정보를 얻을 수 있을 것입니다. 또한 아래 URL을 통해 허깅페이스의 모델 라이브러리를 직접 확인해 보실 수 있습니다:

Hugging Face 모델 허브

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 정보를 제공해 드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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