Machine Translation7 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1502 Word-Level 번역기 만들기(Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial) 1. 데이터 로드 및 전처리 2. 기계 번역기 만들기 3. seq2seq 기계 번역기 동작시키기 - [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1502 Word-Level 번역기 만들기(Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial) 2021. 6. 1. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Case Study - Fully Character-Level Machine Translation - 조경현교수 [LECTURE] Fully Character-Level Machine Translation : edwith 학습목표 글자 단위의 기계번역을 학습합니다. 또한 실험결과를 통해 다중언어 기계번역으로 확장시킵니다. 핵심키워드 기계 번역(Machine Translation) 형태(morphol... - 커넥트재단 www.edwith.org 학습내용 왜 (하위)단어 단위((sub)word-level)의 모델링은 힘들까요? 형태(morphology)가 풍부한 언어는 단어수가 많아지기 때문에 다루기 어렵습니다. 특히 합성어가 많을 경우 더 어렵습니다. 줄임말, 오타를 다루기 어렵습니다. 정보량이 다른 토큰에 같은 파라미터를 부여하기 때문에, 모델링이 효율적이지 못합니다. 글자 단위 모델링(Character-leve.. 2021. 3. 20. [D2] 모두를 위한 기계번역 - 박찬준님 - 발표영상 - 슬라이드 Mt 모두를 위한 기계번역 (박찬준) ○ 개요 2014년 본격적으로 NMT에 대한 연구가 진행되었으며 현재는 Transformer 기반의 다양한 NMT 시스템들이 연구되고 있습니다. 더 나아가 최근 NLP에서 가장 뜨거운 www.slideshare.net 5. NMT 하위 분야 ○ Automatic Post Editing(APE): 번역문 사후 교정 - 기계 번역 시스템이 생성한 결과물에 포함되어 있는 오류를 수정하여 더 나은 품질의 번역문을 만들어내는 과정 ○ Quality Estimation(QE) - 정답번역문의 참고 없이 기계번역문당의 번역품질을 예측하는 것 ○ Parallel Corpus Filtering - 양질의 Parallel Corpus를 구축하기 위한 작업이며 .. 2021. 3. 19. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Q n A - Neural Machine Translation - 조경현교수 [LECTURE] Questions : edwith 학습목표 이번 강의 주제인 "Neural Machine Translation" 에 관련된 질문입니다. 같이 생각하는 시간을 가지면서 배운 지식을 공고히 다집니다. 질문 1. 기계번... - 커넥트재단 www.edwith.org 질문 1. 기계번역의 평가는 어떻게 하나요? 사람들이 RNN을 안쓰고 어떤 다른 방법으로 가고 있습니까? 훈련데이터를 필터링해서 크기를 줄일 수 있는 방법은 어떤 것이 있나요? 2. Vocabulary 크기는 문제마다 다르게 설정해야하나요? -출처: [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Q n A - Neural Machine Translation - 조경현교수 2021. 3. 19. 이전 1 2 다음
