이 강연에서는 자연언어처리 분야의 이론적 토대를 간략히 살펴보고 최근의 연구 동향을 요약적으로 소개한다. 이론적 토대에 관한 논의에서는 내성적 (introspective) 이며 규칙 기반 (rule-based)의 전통적인 연구 패러다임이 경험적 (empirical) 이며 데이터 기반 (data-driven) 패러다임으로 전환되는 과정에서 핵심적인 역할을 한 몇 가지 이론과 그 함의를 중점적으로 다룬다. 최근 연구 동향의 소개는 2000년 이후 이루어진 신경망 또는 딥러닝으로 대표되는 기계 학습 기반의 연구들을 중심으로 진행한다.
이 강연에서는 자연언어처리 분야의 이론적 토대를 간략히 살펴보고 최근의 연구 동향을 요약적으로 소개한다. 이론적 토대에 관한 논의에서는 내성적 (introspective) 이며 규칙 기반 (rule-based)의 전통적인 연구 패러다임이 경험적 (empirical) 이며 데이터 기반 (data-driven) 패러다임으로 전환되는 과정에서 핵심적인 역할을 한 몇 가지 이론과 그 함의를 중점적으로 다룬다. 최근 연구 동향의 소개는 2000년 이후 이루어진 신경망 또는 딥러닝으로 대표되는 기계 학습 기반의 연구들을 중심으로 진행한다.