반응형 자연어 처리3 [논문 리뷰] 포르투갈어의 유머 인식을 위한 코퍼스 및 기준 LREC 2020에 올라온 논문 리뷰입니다. 리뷰할 논문의 제목은 다음과 같습니다. Corpora and Baselines for Humour Recognition in Portuguese - Hugo Gonçalo Oliveira, André Clemêncio, Ana Alves 교내 학회에서 1주일에 한 편씩 논문 리뷰를 진행하기로 했는데, 제목이 매우 매력적이어서 리뷰 대상으로 선정했다. 최근에 유머 관련 글도 쓰면서 유머를 어떻게 분석해야 할까에 대한 고민이 있었는데, 이 논문을 보니 꽤 재밌게 풀어낸 것 같다. I. 서론, 코퍼스 구축 이 논문의 연구 대상은 제목에서도 알 수 있다시피 포르투갈어의 유머 인식이다. 이를 위해 코퍼스를 구축하고 모델 생성 및 성능을 평가하였다. 이를 통해 향후 포어.. 2021. 1. 6. [pytorch] 언어별 이름(성씨) 분류 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html NLP From Scratch: Classifying Names with a Character-Level RNN — PyTorch Tutorials 1.4.0 documentation Note Click here to download the full example code NLP From Scratch: Classifying Names with a Character-Level RNN Author: Sean Robertson We will be building and training a basic character-level RNN to classify words.. 2020. 2. 13. 전처리에 관하여 '자연어처리' 키워드로 구글링을 하다. 브런치(brunch)에서 좋은 글을 발견했다. https://brunch.co.kr/@geumjaelee/4 자연어의 피처와 전처리 Feature and Preprocessing for NLP | 1. 오늘의 주제 * 왜 한국어의 자연어처리가 어려운가? * 왜 자연어처리의 개념을 잡기가 어려운가? * Feature와 Label, Data는 무슨 관계인가? * Feature란 무엇인가? * 자연어처리에서는 무엇이 Feature인가?전처리는 NLP에서 Feature의 추출인데, 어떻게 하는가? 2. 지도학습에서의 머신러닝 steps * 지도 brunch.co.kr 한국어의 자연어 처리에 대해, 자연어 처리 전반에 대한 흐름(특히 전처리와 관련한)에 대한 통찰이 인상깊었.. 2020. 2. 11. 반응형 이전 1 다음
