저자원 자연어처리
저자원 자연어처리는 학습·평가용으로 사용할 수 있는 텍스트나 음성 데이터가 매우 부족한 언어를 대상으로 하는 기술 영역이다. 데이터 부족을 보완하기 위해 전이학습, 데이터 증강, 다언어 모델 활용, 크롤링을 통한 코퍼스 확장 같은 방법을 주로 사용한다. 저자원 환경에서는 데이터 전처리와 토크나이제이션 전략이 모델 성능에 결정적 영향을 미친다.