ko en ko ko ko ko zh ko ko zh ko ko zh ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko en ko ko zh ko ko zh ko ko zh ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko ko zh ko ko ko en en en en en en ko en ko en ko en ko ko ko en fr ko en ko ko ko ko ko ko de ar ko ko de fr ko ko de de ko ko de de ko ko de ca ko ko de fr ko ko de en ko ko de ko ko ko de oc ko ko de ca ko ko de th ko ko de es ko ko de kn ko ko de it ko ko de fr ko ko ko ko en kn ko en
챗봇 딥러닝 - BERT로 토익 문제를 푸는 프로젝트
AI Dev - 인공지능 개발자 모임
BERT는 기본적으로 두 가지 방법으로 학습을 합니다. 하나는 문장의 특정 단어를 마스킹으로 가리고 그 단어를 예측합니다. 두 번째는 두 문장이 입력으로 들어가면 서로 연결되는 의미인지 T/F로 판단합니다.
토익 문제를 풀기 위해서는 마스킹 방식의 BertForMaskedLM 모델을 바로 적용할 수 있습니다. 4가지의 예제 단어를 라벨로 하여 각각 모델의 예측값(얼마나 정확한지를 나타내는 loss)를 얻습니다. 그리고 손실오차가 가장 작은 단어를 정답으로 판단합니다.
앞으로 딥러닝 자연어처리를 기반으로 한 재미있는 프로젝트들이 더 많아질 것 같습니다.
욕설을 찾는 BERT 모델 - Purifier
딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅
100억건의 카카오톡 데이터로  똑똑한 일상대화 인공지능 만들기 - 핑퐁 멀티턴
새로운 자연어처리 벤치마크 - SuperGLUE
딥러닝을 사용하여 심심이의 나쁜말 필터링 기능 구현
위키에서 질문의 답을 찾는 딥러닝 모델, 페이스북의 DrQA
페이스북이 발표한 사전훈련 언어모델 RoBERTa
케라스로 만든 한글 Seq2Seq 챗봇 소스코드
딥러닝 자연어처리 강의 - Natural Language Processing with PyTorch
딥러닝을 사용하여 의도 및 엔티티를 파악하는 챗봇 소스코드
가짜뉴스를 생성 또는 판별하는 딥러닝 모델 - Grover
GPT2를 Colab에서 테스트할 수 있는 코드
인간의 언어를 이해하는 기계, NLU
Jay Alammar의 트랜스포머 한글 번역글
BERT로 토익 문제를 푸는 프로젝트
첫 페이지 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 끝 페이지
Board Search 제목+내용 제목 내용 댓글 닉네임 태그 검색
© 2022 AI Dev - 인공지능 개발자 모임 Powered by XE