[Day71] 기계번역이 걸어온 길
오늘은 자연어 심화과정중 이론을 배우는 시간으로 기계번역의 발전 과정에 대해서 배웠습니다. 유용한 자료들을 아래에 공유합니다.
1. The first public demonstration of machine translation: the Georgetown-IBM system, 7th January 1954 (paper)
www.hutchinsweb.me.uk/GU-IBM-2005.pdf
2. 통계적 언어 모델(Statistical Language Model, SLM)
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3. Greedy Algorithm
[알고리즘] Greedy Algorithm (탐욕 알고리즘)
탐욕 알고리즘 정의 : 미리 정한 기준에 따라서 매번 가장 좋아 보이는 답을 선택하는 알고리즘 동적 계획법과 마찬가지로 최적화 문제를 푸는데 사용한다. 근시안적으로 해를 구할 당시에 가
janghw.tistory.com
4. 시소러스를 활용한 단어 의미 파악
kh-kim.gitbook.io/natural-language-processing-with-pytorch/00-cover-4/03-wordnet
시소러스를 활용한 단어 의미 파악
kh-kim.gitbook.io
5. Back Translation 정리
dev-sngwn.github.io/2020-01-07-back-translation/
Back Translation 정리
: 번역기 성능 영혼까지 끌어모으기
dev-sngwn.github.io
6. BLEU Score
donghwa-kim.github.io/BLEU.html
BLEU Score
BLEU BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)score란 성과지표로 데이터의 X가 순서정보를 가진 단어들(문장)로 이루어져 있고, y 또한 단어들의 시리즈(문장)로 이루어진 경우에 사용되며, 번역을 하는 모델에
donghwa-kim.github.io
7. BLEU Score(Bilingual Evaluation Understudy Score)
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8. GLUE: 벤치마크를 통해 BERT 이해하기
huffon.github.io/2019/11/16/glue/
GLUE: 벤치마크를 통해 BERT 이해하기 - Programador | Huffon Blog
본 글은 Chris McCormick과 Nick Ryan이 공동으로 작성한 GLUE Explained: Understanding BERT Through Benchmarks를 저자의 허락을 받아 한국어로 옮긴 글입니다. 잦은 의역이 있으니 원문을 살려서 읽고자 하신 분들
huffon.github.io
9. [번역] 챗봇을 위한 딥러닝
[번역] 챗봇을 위한 딥러닝 1. 개요
[번역] 챗봇을 위한 딥러닝 - 개요 본 포스팅은 번역글입니다. 의역이 많이 포함되어 있을 수 있습니다. 원문: Deep Learning For Chatbots, Part 1 - Introduction 대화형 에이전트 또는 다이얼로그 시스템이라
norux.me
10. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation
11. [논문리뷰] 블렌더(Blender) - Facebook AI의 오픈 도메인 챗봇
[논문리뷰] 블렌더(Blender) - Facebook AI의 오픈 도메인 챗봇
BLENDER > 페이스북 AI에서 발표한 오픈 도메인 챗봇 모델 > 대화에 적절히 개입하고, 지식과 강세, 페르소나를 나타내면서 멀티턴 대화에서 일관적인 성격을 유지하는 것에 초점 > 90M, 2.7B, 9.4B 개의
littlefoxdiary.tistory.com