내가 원하는 건 메이플의 앰뒤련 = 어머련
국제화 도구처럼 문장을 변환하는 기능을 넣고 싶음.
예를 들면
"러스트기습숭배 개시발 무엇"
이렇게 단어가 있으면
"러스트기습숭배" = 주된단어
"개시발" = 수식어
"무엇" = 강조어
이런 식으로 문장 구성이 이뤄져 있는대
이걸 메이플 처럼 다른 단어로 번역하고 싶음.
"C#기습숭배"
"어머"
"대단해"
이렇게 바꾸고싶은거임
그래서
나는 띄워쓰기 기준으로 개별 단어를 패턴매칭 시키는 방법을 시도해봄.
근대 그렇게했을때 템플릿처럼 "러스트시발 기습숭배 무엇" 처럼 변형문도 튀어나와버림.
이럼 띄워쓰기 패턴 매칭은 말이안됨. 문장 전체를 봐야함.
그럼 검사를 3번해야함. 띄워쓰기 기준, 문장 전체, 패턴 매칭
이렇게 해서 일단은 바꿔주고있는대
내가 지금 옳바르게 하고있는건지 병신같이 하고있는건지 모르겠음
utf-18 인가 숫자로 변형한 다음 매칭 시키는 방법도 속도를 높이기 위해 짜고는 있는대
근본적으로 뭔가 잘못된 느낌을 지울수가없음.
혹시 이런거 해본사람있음 키워드 하나만 부탁할순없냐 ㄹㅇ 뭔가 상당히 잘못된 길을 가고있는 느낌인대
패턴매칭에 사용할 단어가 지금 만 단위가 넘어감
직접 ai토큰써서 문장 리스트 뽑아내고 있는대 탐색 성능은 고려 할필요가없음 이 부분은 해결 해둠
그것보단 매칭 시킬때가 힘듬.
근대 이걸 사용자 디바이스 환경 기준인 런타임환경에서 힙에 올려두고 최소한의 성능만을 들여서 해결하고싶음. 근대 마땅치가않음.
그나마 형태소 분석기 정도? 이것도 디바이스 성능 나쁠때 고려하면 무거워 보임.
ai쓰는건 토큰비용이 너무 많이들거같음
띄워쓰기는 ㅆㅂ 심각하노
Floating write
규칙기반 알고리즘을 짜려면 일단 인풋과 아웃풋이 먼저 정의되어야되는데 그걸 못하고있잖아 그럼 ai로 해결해야지
단순 단어 치환이면 워드 임베딩쓰면 비스무리하겐 나올거고 조사까지 맞춰넣을거면 nlp영역이라 언어모델 써야지
그냥 정규식쓰면 되는데
C#충 평균
우와~ - dc App
형태소 분석기 중딩때 동아리에서하던건데ㅅㅂ 요즘은 기술 좀 많이 했을까 조센만이딴거함