인공지능수학 · 제4회
드디어 은우의 탐구 주제예요! AI는 글의 감정을 어떻게 읽을까요? 비결은 말을 숫자로 바꾸는 것 — 단어마다 ‘감정 점수’를 주고 더하면 긍정·부정이 나와요. 그런데 “정말 잘~한다”(비꼬기) 같은 반어법은?
‘최고’·‘좋아’는 +점수, ‘최악’·‘싫어’는 −점수. 문장 속 단어 점수를 다 더하면 긍정인지 부정인지 알 수 있을 것 같죠?
간단한 감정분석은 정말 이렇게 해요. 잘 되는지, 그리고 언제 틀리는지 직접 확인해봐요.
문장을 골라보세요. 단어마다 점수가 색으로 보이고, 합계로 AI가 긍정/부정을 판단해요.
대부분 잘 맞아요. 하지만 반어법은 겉(단어)과 속(진짜 뜻)이 반대라, 단어 점수만 더하면 틀려요. “정말 잘~한다”는 단어는 긍정이지만 뜻은 부정이죠. 그래서 진짜 AI(BERT·LLM)는 단어를 벡터로 바꾸고 앞뒤 문맥까지 봐요.
문장 → 단어 벡터의 합/조합 → 긍정/부정 (반어법엔 문맥이 필요!)
단어를 숫자·벡터로 바꾸는 게 임베딩이에요. 단순 합은 빠르지만 반어·문맥을 놓치죠. 그래서 트랜스포머(BERT·GPT)는 문장 전체를 함께 보고, 반어법도 점점 잘 잡아내요 — 이게 은우 탐구의 핵심 질문이에요.
인공지능수학 완주! — 뉴런 하나부터 감정분석까지, AI를 떠받치는 수학을 훑었어요. 그림책 이야기는 ‘AI는 비꼬는 말을 알아들을까?’에서! 🎉
『수요를 따라가는 수학 · 인공지능수학』 제4회. 감정분석 시뮬레이터 + 반어법 + 자동채점. · 인공지능수학방으로