포털 적용 사례로 알아본 NER 개념과 활용법
포털 적용 사례로 알아본 NER 개념과 활용법
NER은 비정형 텍스트에서 개체명을 분류해 문맥에 맞는 검색·뉴스 분류에 활용하는 기술입니다. 포털 사례를 바탕으로 임베딩, BiLSTM, CRF로 구현 흐름을 설명했습니다.
#NLP#ML
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필터 1
핑퐁팀 ML 세미나, 그 여섯 번째
핑퐁팀의 2020년 여름 머신러닝 세미나 발표자료를 모아 공유했습니다. NLP 표현·평가와 검색, 편향, 대조 학습 관련 연구를 다뤘습니다.
#ML#NLP
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GPT-3의 다섯 가지 한계
GPT-3의 과제별 성능, 물리 상식, 모델 규모, 기억 능력의 한계를 살펴봤습니다. 다음 단어 예측이 이해와 사고를 의미하는지에 대한 논쟁도 다뤘습니다.
#GPT-3#LLM
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GPT-3, 인류 역사상 가장 뛰어난 언어 AI
GPT-3의 다양한 언어 생성 사례와 다음 단어 예측 기반 학습 방식을 소개했습니다. 대규모 스케일과 파인튜닝 없는 범용성이 AGI 논의를 확장했음을 설명합니다.
#GPT#LLM
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핑퐁팀 ML 세미나, 그 다섯 번째
Transformer 활용과 경량화 연구를 중심으로 시즌 5 ML 세미나 자료를 공유했습니다.\n지식 증류, 양자화, 프루닝, NLP·기계번역 관련 논문 발표를 정리했습니다.
#ML#Transformer
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핑퐁팀과 함께하는 ACL 2020 리뷰
ACL 2020의 제출·합격률과 Generation, Dialogue 등 주요 NLP 연구 경향을 분석했습니다. 대화, 생성, BERT 최적화 관련 논문 24편의 핵심 방법과 성과를 리뷰했습니다.
#NLP#Transformer
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문서 이해 인공지능(AI) 연구 동향
문서 이해 인공지능(AI) 연구 동향
문서 이해 AI의 최신 연구 동향을 영수증과 인보이스 사례로 정리했습니다. 텍스트뿐 아니라 위치와 시각 정보를 함께 활용할 때 성능이 좋아짐을 비교했습니다.
#NLP#LayoutLM
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#개발서적#프로그래밍
꼼꼼하고 이해하기 쉬운 ELECTRA 논문 리뷰
ELECTRA의 RTD 사전학습 구조와 MLM·GAN 대비 차이를 정리했습니다. 모든 토큰을 분류해 적은 계산량으로 높은 성능을 낸 실험 결과를 살펴봤습니다.
#ELECTRA#NLP
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꼼꼼하고 이해하기 쉬운 Reformer 리뷰
Reformer는 LSH Attention, Reversible Network, 청크 처리로 Transformer의 긴 입력 메모리 문제를 완화했습니다.\n실험을 통해 성능 저하를 작게 유지하며 Attention 복잡도를 선형 수준으로 개선했음을 살펴봤습니다.
#Transformer#Reformer
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핑퐁팀 ML 세미나, 그 네번째
Transformer·임베딩·검색 중심의 2020년 ML 논문 여섯 편을 세미나 자료로 정리했습니다.\n효율적 Attention, 스타일 변환, 사전학습 검색, Metric Learning의 적용 한계를 함께 분석했습니다.
#ML#Transformer
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Transformer - Harder, Better, Faster, Stronger
Transformer의 Attention 구조와 GPT·BERT의 차이를 설명했습니다. 성능 향상과 경량화를 위한 후속 모델·압축 기법을 비교했습니다.
#Transformer#NLP
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EMNLP 2019 Review - 핑퐁팀이 보고, 듣고, 느낀 점
EMNLP 2019에서 주목한 NLP 논문 6편의 방법과 실험 결과를 리뷰했습니다.\n공감 대화, 멀티모달 학습, 노이즈 레이블, 생성 구조, 수사 추론의 과제를 짚었습니다.
#EMNLP#NLP
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EMNLP-IJCNLP 2019 프리뷰
EMNLP-IJCNLP 2019의 주요 키워드와 승인율 추이를 정리했습니다. 생성·BERT·외부 지식·편향 관련 관심 논문 12편을 소개합니다.
#NLP#EMNLP
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핑퐁팀 ML 세미나, 그 세번째
ML 세미나 시즌 3에서 대화 상태 추적, 지식 증류, 텍스트 생성 관련 논문을 공유했습니다. Transformer 기반 생성 모델의 활용 가능성과 경량화 과제를 함께 짚었습니다.
#ML#NLP
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