자연어처리52 [KoreaUniv DSBA] 논문리뷰 - FastText: Enriching Word Vectors with Subword Information - 김수빈님 - 발표영상 ★ Contents : 00:37 Overview 01:10 Prerequisite 04:24 Paper Review 19:44 Summary 20:15 Comments 2021. 3. 23. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Finishing the lecture [LECTURE] Finishing the lecture : edwith 강의를 마치며 딥러닝을 이용한 자연어 처리 강의를 수강하신 여러분 고생많으셨습니다. 만약 자연어 처리에 대해 처음 배우시는 분이라면, 한 번에 강의의 모든 지식을 배우기 어렵다고 ... - www.edwith.org - 출처: [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Finishing the lecture 2021. 3. 20. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Case Study - QnA - 조경현교수 [LECTURE] Questions : edwith 학습목표 각각의 Case Study 에서 나온 질문들입니다. 같이 생각하는 시간을 가지면서 배운 지식을 공고히 다집니다. 질문 1. Mutlilingual Translation를 ... - 커넥트재단 www.edwith.org 질문 1. Mutlilingual Translation을 훈련하기 위해서 얼마나 많은 데이터가 필요하나요? 2. Character token embedding 에서 숫자를 어떻게 처리하나요? 3. Character level 임베딩 차원은 어떤 크기로 정해야 하나요? 4. 단어에 “성별” 의미가 없는 언어에서 내포된 언어로 번역할때 발생하는 문제점은 어떻게 해결 하나요? 5. Universal linguistic semantic .. 2021. 3. 20. [edwith] 딥러닝을 이용한 자연어 처리 : Case Study - Real-Time Translation Learning to Decode - 조경현교수 [LECTURE] Real-Time Translation Learning to Decode : edwith 학습목표 Decoding 하는 방법을 고민해보고, 동시통역 대해서 공부합니다. 핵심키워드 완전탐색 (Exhaustive Search, Brute-force search) Ances... - 커넥트재단 www.edwith.org 학습내용 Decoding 완전탐색 (Exhaustive Search, Brute-force search): 가능한 경우를 모두 구해서 문제의 해결 방법을 찾는 것입니다. 문제점: 물리적으로 불가능합니다. Ancestral Sampling, Forward Sampling: 문제점: 샘플을 많이 뽑아야하고, variance 가 높습니다. 그리디 탐색(Greedy Search): .. 2021. 3. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 13 다음
