NLG4 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0907 글자 단위 RNN(Char RNN) 1. 글자 단위 RNN 언어 모델(Char RNNLM) - 입출력의 단위를 단어 레벨(word-level)에서 글자 레벨(character-level)로 변경한 것 - 대상 데이터 다운로드 : http://www.gutenberg.org/files/11/11-0.txt (이상한 나라의 앨리스) 2. 글자 단위 RNN(Char RNN)으로 텍스트 생성하기 - 다 대 일(many-to-many) 구조로 학습시키고, 텍스트 생성 - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0907 글자 단위 RNN(Char RNN) 2021. 5. 20. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0906 RNN을 이용한 텍스트 생성(Text Generation using RNN) 1. RNN을 이용하여 텍스트 생성하기 - 예시문장 ① 경마장에 있는 말이 뛰고 있다 ② 그의 말이 법이다 ③ 가는 말이 고와야 오는 말이 곱다 - 데이터 재구성 samples X y 1 경마장에 있는 2 경마장에 있는 말이 3 경마장에 있는 말이 뛰고 4 경마장에 있는 말이 뛰고 있다 5 그의 말이 6 그의 말이 법이다 7 가는 말이 8 가는 말이 고와야 9 가는 말이 고와야 오는 10 가는 말이 고와야 오는 말이 11 가는 말이 고와야 오는 말이 곱다 2. LSTM을 이용하여 텍스트 생성하기 - 사용할 데이터 파일 다운로드 : https://www.kaggle.com/aashita/nyt-comments - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0906 RNN을 이용한 텍스트 생성(Text G.. 2021. 5. 20. [[Paper Review] 논문리뷰 - SOM-DST : Efficient Dialogue State Tracking by Selectively Overwriting Memory - 이유경님 - 목차 ○ Overview ○ SOM-DST Model 1) State Operation Predictor 2) Slot Value Generator 3) Objective Function - 발표영상 ** SOM-DST Clova AI (Naver)에서 제안한 모델 2021. 3. 23. [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. 이전 1 다음
