1. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...

1. 다중 연결 리스트(Multi-Linked List) 다중 연결 리스트(Multi-Linked List)는 단일 연결 리스트와 비슷한 구조이나 동적 할당(Dynamic allocation)과 노드 구조체를 이용하여 각 노드 간 연결이 다중으로 이루어지도록 한 자료 구조입니다. 여러 종류의 단어가 한 특성을 공유하여 다음 문장으로 연결되어야 하는 처리 구조를 이루어야 하므로 본 연구에서 이용한 자료 구조입니다. 2. 자연어 처리 본 연구에서는 신문 기사를 활용한 빅 데이터를 C언어로 구조화하여 단어 간의 상관관계를 파악하여 새로운...