파이썬406 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1305 양방향 LSTM을 이용한 개체명 인식(Named Entity Recognition using Bi-LSTM) 1. 환경 설정 필요 2. 개체명 인식 데이터에 대한 이해와 전처리 - 데이터 다운로드 : https://www.kaggle.com/abhinavwalia95/entity-annotated-corpus 3. F1-Score - 정밀도와 재현률로부터 조화 평균(harmonic mean)을 구한 것 4. F1-score를 측정하는 콜백 클래스 5. BiLSTM을 이용한 개체명 인식기 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1305 양방향 LSTM을 이용한 개체명 인식(Named Entity Recognition using Bi-LSTM) 2021. 5. 27. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1304 개체명 인식의 BIO 표현 이해하기 1. BIO 표현 - 코퍼스로부터 개체명을 인식하기 위한 방법중 가장 보편적인 방법 중 하나 B : Begin, 개체명이 시작되는 부분 I : Inside, 개체명의 내부 부분 O : Outside, 개체명이 아닌 부분 2. 개체명 인식 데이터 이해하기 - 활용 데이터 : CONLL2003(개체명 인식을 위한 전통적인 영어 데이터 셋) - 데이터 형식 : [단어] [품사 태깅] [청크 태깅] [개체명 태깅]의 형식 - 다운로드 링크 : https://raw.githubusercontent.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER/master/neuroner/data/conll2003/en/train.txt - CONLL2003 데이터를 활용하여 개체명 인식 모델 작성 3. 데이터 전처리 .. 2021. 5. 27. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1303 개체명 인식(Named Entity Recognition) 1. 개체명 인식(Named Entity Recognition)이란? "유정이는 2018년에 골드만삭스에 입사했다. 2. NLTK를 이용한 개체명 인식(Named Entity Recognition using NTLK) - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1303 개체명 인식(Named Entity Recognition) 2021. 5. 27. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1302 양방향 LSTM을 이용한 품사 태깅(Part-of-speech Tagging using Bi-LSTM) 1. 품사 태깅 데이터에 대한 이해와 전처리 2. 양방향 LSTM(Bi-directional LSTM)으로 POS Tagger 만들기 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1302 양방향 LSTM을 이용한 품사 태깅(Part-of-speech Tagging using Bi-LSTM) 2021. 5. 27. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 102 다음
