Embedding [Project] Natural Language Processing with Disaster Tweets - Kaggle 주어진 트윗(tweet) 데이터를 분석하여 재난(disaster)에 관련된 트윗인지 아닌지의 여부를 분석하는 문제입니다. LSTM을 포함한 다양한 분류기법으로 만든 모델 중 정확도가 가장 높은 모델을 선정하고 정확도와 로스값을 시각화고자 합니다. location – the location the tweet was sent from (may be blank) target – in train.c... Data AnalyticscolabkaggleEmbeddingNatural Language Processing with Disaster TweetspythonprojectLSTMtesorflowNLP캐글KerasData Analytics word2vec 속도 개선(2) 이제 개선된 CBOW 신경망 모델에 PTB 데이터셋을 사용해 학습 시키고, 단어의 분산 표현을 얻어보자. 한편 CBOW 클래스 출력 측 가중치는 입력 측 가중치와 같은 형상으로, 단어 벡터가 행 방향에 배치 된다. CBOW 모델 하이퍼파라미터 설정은 말뭉치에 따라 다르지만 보통 윈도우 크기는 2~10개, 은닉층의 뉴런 수는 50~500개 정도면 좋은 결과를 얻는다. 이처럼 word2vec으로... Negative samplingNLPgpuNatural language processingword2vecDeep LearningEmbeddingDeep Learning
[Project] Natural Language Processing with Disaster Tweets - Kaggle 주어진 트윗(tweet) 데이터를 분석하여 재난(disaster)에 관련된 트윗인지 아닌지의 여부를 분석하는 문제입니다. LSTM을 포함한 다양한 분류기법으로 만든 모델 중 정확도가 가장 높은 모델을 선정하고 정확도와 로스값을 시각화고자 합니다. location – the location the tweet was sent from (may be blank) target – in train.c... Data AnalyticscolabkaggleEmbeddingNatural Language Processing with Disaster TweetspythonprojectLSTMtesorflowNLP캐글KerasData Analytics word2vec 속도 개선(2) 이제 개선된 CBOW 신경망 모델에 PTB 데이터셋을 사용해 학습 시키고, 단어의 분산 표현을 얻어보자. 한편 CBOW 클래스 출력 측 가중치는 입력 측 가중치와 같은 형상으로, 단어 벡터가 행 방향에 배치 된다. CBOW 모델 하이퍼파라미터 설정은 말뭉치에 따라 다르지만 보통 윈도우 크기는 2~10개, 은닉층의 뉴런 수는 50~500개 정도면 좋은 결과를 얻는다. 이처럼 word2vec으로... Negative samplingNLPgpuNatural language processingword2vecDeep LearningEmbeddingDeep Learning