품사 태깅4 [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] 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. 형태소 분석 및 품사 태깅 2016. 4. 28. 이전 1 다음
