BERT: 두 판 사이의 차이

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;[[자연어 처리]] 언어 모델
;[[자연어 처리]] 언어 모델


== 구분 ==
* RNN을 사용하지 않는 Attention 모델
=== 규칙/지식 기반 접근법 ===
;Symbolic Approach
* [Now] [Weather] [What]
* 무식한 방법이지만 현대 챗봇, 인공진공 스피커 등에서 가장 많이 적용되는 방법


== 확률/통계 기반 접근법 ===
== 주요 기술 ==
;Statistical Approach
* WordPiece tokenizing
* TF-IDF
** 접두사, 접미사를 구분
 
** ex) playing, coming, loving → ##ing
== 딥러닝 적용법 ==
** ex) 서울특별시, 세종특별시, 성남시, 안양시 → ##특별시, ##시
* 기존 접근법에 딥러닝 학습 적용

2019년 12월 30일 (월) 16:06 판

Bidirectional Encoder Representations from Transformers
자연어 처리 언어 모델
  • RNN을 사용하지 않는 Attention 모델

주요 기술

  • WordPiece tokenizing
    • 접두사, 접미사를 구분
    • ex) playing, coming, loving → ##ing
    • ex) 서울특별시, 세종특별시, 성남시, 안양시 → ##특별시, ##시