기계번역14 [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Case Study - Learning to Describe Multimedia - 조경현교수 [LECTURE] Learning to Describe Multimedia : edwith 학습목표 자연어 뿐만 아니라 멀티미디어 컨텐츠로서 기계번역 매커니즘을 확장해봅니다. 핵심키워드 기계 번역(Machine Translation) 연속 벡터 공간(Continious ... - 커넥트재단 www.edwith.org 학습내용 Input 굳이 문장, 텍스트여야만 하는가? Input 데이터를 연속 벡터 공간(Continious vector space)에 인코딩 하기만 하면, 어떤 Input 데이터든 상관이 없습니다. 인코딩 된 벡터는 사람의 눈으로 볼 수 없는 방식으로 중요 요소만 남아있기 때문에 여러 멀티미디어로 확장할 수 있었습니다. Image Caption Generation Input: 이미지 Out.. 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. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : RNN Neural Machine Translation - 조경현교수 [LECTURE] RNN Neural Machine Translation : edwith 학습목표 RNN을 활용한 기계번역의 과정을 공부합니다. 핵심키워드 기계번역(Machine Translation) 소스 언어(Source Language) 타겟 언어(Target ... - 커넥트재단 www.edwith.org 학습내용 구조 소스 문장의 표현(Source sentence representation) 은 양방향 RNN(bidirectional RNN) 을 활용합니다. 타겟 토큰의 표현은 단일 방향 RNN(unidirectional RNN) 입니다. Attention mechanism: 다음 토큰을 예측하기 전에 소스 문장에서 어느 토큰이 제일 연관성이 높은가를 살펴보게 됩니다. 연관성을 나타내는 벡터와 .. 2021. 3. 19. 이전 1 2 3 4 다음
