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챗봇 딥러닝 - 딥러닝을 활용한 뉴스 메타 태깅
AI Dev - 인공지능 개발자 모임
뉴스의 종류나 성격 같은 메타를 딥러닝으로 구분하는 방법에 대한 자료입니다. 이렇게 텍스트를 통해 메타를 추출한 다음, 사용자에게 맞는 뉴스를 추천하는데 활용할 수 있습니다.
캐릭터 글자 기반의 1D Convolution으로 딥러닝 모델을 구성하였습니다. 이후 정확도를 높이기 위해 여러가지 방법을 테스트하였습니다. 입력을 600글자에서 1014글자로 늘리고, 학습 데이터의 클래스가 편중되지 않게 보강한 것이 효과적이었다고 합니다.
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
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Jay Alammar의 트랜스포머 한글 번역글
BERT로 토익 문제를 푸는 프로젝트
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