gru2 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1107 네이버 쇼핑 리뷰 감성 분류하기(Naver Shopping Review Sentiment Analysis) - 대상 데이터 : 네이버 쇼핑 리뷰 총 200,000개 리뷰로 구성된 데이터로 평점이 5점 만점에 1, 2, 4, 5인 리뷰들로 구성된 데이터 평점이 4, 5인 리뷰들에 긍정을 의미하는 레이블 1을, 평점이 1, 2인 리뷰들에 부정을 의미하는 레이블 0 3점인 리뷰는 긍부정 유무가 애매하여 데이터 구성 시에 제외됨 - 다운로드 링크 : https://github.com/bab2min/corpus/tree/master/sentiment - 분류 모델 : GRU - 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1107 네이버 쇼핑 리뷰 감성 분류하기(Naver Shopping Review Sentiment Analysis) 2021. 5. 25. [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0903 게이트 순환 유닛(Gate Recurrent Unit, GRU) 1. GRU(Gated Recurrent Unit) - 업데이트 게이트와 리셋 게이트 두 가지 게이트만이 존재 2. LSTM vs. GRU - 데이터 양이 적을 때는, 매개 변수의 양이 적은 GRU가 조금 더 낫고, 데이터 양이 더 많으면 LSTM이 더 낫다고 알려져 있음 2021. 5. 20. 이전 1 다음
