효율적인 어휘 확장의 알고리즘적 과제
2025-09-21
새로운 언어를 효율적으로 학습하려면 어휘를 신속하게 확장해야 합니다. 이 글에서는 어휘 학습 효율을 극대화하기 위한 책 선택 문제를 탐구합니다. 단일 책을 선택하는 것은 비교적 간단하지만, 더 많은 어휘를 다루기 위해 여러 권의 책을 선택하는 것은 NP-난해 문제가 됩니다. 즉, 정확한 해를 구하기 위한 계산 시간은 책의 수에 따라 기하급수적으로 증가합니다. 다행히도 이 문제는 준모듈러 문제로 분류되므로, 근사 알고리즘을 사용하여 특정 정확도 내에서 거의 최적의 해를 찾을 수 있습니다. 이 글에서는 탐욕 알고리즘과 그 개선점을 소개하고, 효율적인 Python 라이브러리인 submodlib을 추천합니다.
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