CS224N2 Stanford CS224N - Lecture 5. Recurrent Neural networks RNNs 본 글은 Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2021 내용을 기반으로 합니다.강의를 듣고 정리한 글로 혹시 잘못된 부분이나 수정할 부분이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.강의 순서1. Neural dependency parsing2. A bit more about neural networks3. Language modeling + RNNs 1. Neural dependency parsing 문제점 #1: sparse문제점 #2: incomplete훈련 데이터에 따라 특정 feature가 존재하여 없는 feature가 존재. 예를 들어, 어떤 단어는 동사 앞에 나오지 않는 경우 해당 feature는 존재하지 않는다.문제점 #3: expensive.. 2024. 4. 6. Stanford CS224N - Lecture 3. Backprop and Neural Networks 본 글은 Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2021 내용을 기반으로 합니다. 강의를 듣고 정리한 글로 혹시 잘못된 부분이나 수정할 부분이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. 개체명 인식(Named entity recognition, NER) 각 개체의 유형을 인식하는 task로 어떤 단어가 사람, 장소, 조직 등을 의미하는 단어인지 찾을 수 있다. Simple NER: Window classification using binary logistic classifier - context window의 이웃 단어들을 이용하여 각 단어들을 분류 예를 들어 "the museums in Paris are amazing to see."라는 문장에서 "Pari.. 2024. 3. 4. 이전 1 다음
