[Day73] 번역가는 대화에도 능하다

오늘은 자연어처리 심화과정 실습을 하는 날이었습니다. 그동안 번역하는 딥러닝 모델을 발전시켜오고 있었는데, 이번엔 질문을 하면 대답하는 딥러닝을 Transformer를 이용하여 만들어 보는 시간이었습니다. 유용한 자료를 아래에 공유합니다.

1. 흙수저 대학생에서 데드풀 신드롬을 일으킨 영화 번역가가 되다 [번역가 황석희]

www.youtube.com/watch?v=8zfYINYNS38

2. Konlpy install

konlpy.org/ko/latest/install/

설치하기 — KoNLPy 0.5.2 documentation

3. SentencePiece (github)

github.com/google/sentencepiece

google/sentencepiece

4. 트랜스포머(Transformer)

wikidocs.net/31379

위키독스

5. Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 1

paul-hyun.github.io/transformer-01/

Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 (1/3)

6. Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 2

paul-hyun.github.io/transformer-02/

Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 (2/3)

7. Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 3

paul-hyun.github.io/transformer-03/

Transformer (Attention Is All You Need) 구현하기 (3/3)

8. Transformer with Python and TensorFlow 2.0 – Attention Layers

rubikscode.net/2019/08/05/transformer-with-python-and-tensorflow-2-0-attention-layers/

Transformer with Python and TensorFlow 2.0 - Attention Layers

9. gensim-data

github.com/RaRe-Technologies/gensim-data

RaRe-Technologies/gensim-data

10. Chatbot_data

github.com/songys/Chatbot_data

songys/Chatbot_data

11. wordvectors

github.com/Kyubyong/wordvectors

Kyubyong/wordvectors