Machine Learning/NLP-UGRP(15)
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GloVe(글로브) 모델
자료출처: https://wikidocs.net/22885 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net 글로브(Global Vectors for Word Representation, GloVe)는 카운트 기반과 예측 기반을 모두 사용하는 방법론으로 2014년에 미국 스탠포드대학에서 개발한 단어 임베딩 방법론입니다. 앞서 학습하였던 기존의 카운트 기반의 LSA(Latent Semantic Analysis)와 예측 기반의 Word2Vec의 단점을 지적하며 이를 보완한다는 목적으로 나왔고, 실제로도 Word2Vec만큼 뛰어난 성능을 보여줍니다. 현재까지의 연구에 따르면 단정적으로 Word2Vec와 GloVe 중에서 어떤 것이 더 뛰어나다고 말할 수는 없고, 이 두 가지 전부를 사용..
2020.07.05 -
KoNLPy 기초 배우기
1. 형태소 분석 및 품사 태깅: https://konlpy.org/ko/latest/morph/ 형태소 분석 및 품사 태깅 — KoNLPy 0.5.2 documentation 형태소 분석 및 품사 태깅 형태소 분석 이란 형태소를 비롯하여, 어근, 접두사/접미사, 품사(POS, part-of-speech) 등 다양한 언어적 속성의 구조를 파악하는 것입니다. 품사 태깅 은 형태소의 뜻과 문� konlpy.org 2. 한국어 형태소 분석기와 한국어 말뭉치 리스트: https://konlpy.org/ko/latest/references/#corpora 참고문헌 — KoNLPy 0.5.2 documentation 주석 Please modify this document if anything is erroneous..
2020.07.05 -
UGRP 자료
XLNet: https://blog.pingpong.us/xlnet-review/ GPT-2 model: https://towardsdatascience.com/how-to-fine-tune-gpt-2-so-you-can-generate-long-form-creative-writing-7a5ae1314a61 Question generation paper: https://github.com/teacherpeterpan/Question-Generation-Paper-List Meltdown: https://sata.kr/entry/%EB%B3%B4%EC%95%88-Issue-Meltdown%EB%A9%9C%ED%8A%B8%EB%8B%A4%EC%9A%B4-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90%EC..
2020.06.30