llm 활용 사례

후기 생성 
브랜드 이미지에 맞는 문구 제작 (회사에서 사용하는 데이터 학습하여)
고객 응대 메뉴얼 f&Q 기반 응답 (애매한건 q&A로 넘기고 데이터 누적 학습)
지출 내역 자동 분류
보고서 이메일 초안 작성
브레인 스토밍
트리구조 전환
정책 수립
윤리적 딜레마 분석
대본 작성
계약서 분석 
법적 리스크 평가
데이터 세트 해석 
트랜드 분석 
해쉬 알고리즘 적용> 암호화 복호화
감정 분석
스팸 인식
질문 답변 
텍스트 분류
정보 추출
기계 번역 
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지피티 에서 모은거 
형태소 분석 (Morphological Analysis): 단어 내부 구조 분석.
구문 분석 (Syntactic Parsing): 문법적 구조 도출.
의미론적 분석 (Semantic Analysis): 의미 이해.
개체명 인식 (NER): 인물, 장소 등 식별.
감정 분석 (Sentiment Analysis): 감정 상태 평가.
주제 모델링 (Topic Modeling): 문서 주제 추출.
질의 응답 (Question Answering): 질문에 대한 답변 제공.
번역 (Translation): 다국어 변환.
음성 인식 (Speech Recognition): 음성을 텍스트로 변환.
문서 요약 (Text Summarization): 내용 요약.
자연어 생성 (NLG): 자연스러운 문장 생성.
의도 인식 (Intent Recognition): 사용자 의도 파악.
대화 시스템 구축: 대화 인터페이스 구축.
중의성 해결: 모호한 의미 해소.
의미 유사성 분석: 의미적 유사성 평가.
정서 분석 (Emotion Detection): 세부 감정 식별.
정보 검색 (Information Retrieval): 관련 정보 탐색.
텍스트 분류 (Text Classification): 텍스트 카테고리화.
컨텍스트 기반 추천: 문맥적 추천 제공.
관계 추출: 텍스트 간 관계 파악.
지식 그래프 구축: 관계 기반 지식 구조화.
주어-술어-목적어 추출 (SPO Extraction): 문장 구조 파악.
정보 추출 (Information Extraction): 구조적 데이터 생산.
개발자 조수: 코딩 지원 및 조언.
맞춤법 검사: 철자 오류 수정.
구문 복원: 부서진 문장 복구.
대명사 해소: 참조 대명사 해석.
화자 분할 (Speaker Diarization): 발화자 식별.
시맨틱 롤 레이블링: 의미적 역할 인식.
철자 교정 (Spelling Correction): 정확한 철자 제공.
어휘 다양성 평가: 다양한 어휘 사용 분석.
텍스트 의미 대조: 의미적 포괄성 비교.
대화 행위 분석: 대화 내 의도 분석.
문맥 이해: 상황적 의미 이해.
다국어 처리: 다양한 언어 지원.
지식 추론: 암묵적 정보 유도.
감정 흐름 분석: 감정 변화 탐지.
범주형 스펙트럼 분석: 감정의 스펙트럼 분석.
개방형 도메인 QA: 다양한 주제에 대한 답변.
교차 언어 정보 검색: 다른 언어의 정보 검색.
말뭉치 정렬: 다국어 문서 정렬.
프레임 의미론 분석: 사건구조 분석.
텍스트 생성: 텍스트 기반 생성.
저자식별: 저자 고유 스타일 식별.
문장 완성: 불완전한 문장 보완.
신뢰성 분석: 정보 신뢰도 평가.
과학적 정보 요약: 학술 자료 요약.
풍자 및 은유 탐지: 숨은 비유 표현 식별.
언어 스타일 변환: 특정 스타일 변화.
자동채점 시스템: 자동 평가 및 점수 부여.