뛰어난 예술가는 

첫 번째이자 가장 중요한 특징으로 

언제나 자연에 대한 무한한 사랑을 품고 있다. 

그는 자연이 결코 예술의 대체물은 아니지만 

모든 예술의 원천이자 어머니라는 사실을 

무의식적으로 확실하게 알고 있다. 

- 헤르만 헤세의《헤세의 예술》중에서 -

* 자연은 

'예술의 어머니'입니다.

무궁한 사랑과 생명력이 그 안에 있습니다.

그것을 글로, 그림으로, 노래로, 건축물로 그려내면

그것이 곧 예술입니다. 어머니의 품에 안기듯, 

있는 그대로의 자연 속에 풍덩 몸을 던지면

예술의 원형들이 조각처럼 보입니다.

뛰어난 예술의 시작입니다.

.

Awesome-Korean-NLP

Github : https://github.com/datanada/Awesome-Korean-NLP

참고 : http://konlpy.org/en/v0.4.4/

A curated list of Natural Language Processing (NLP) of

• NLP of Korean Text
• NLP information written in Korean.

Feel free to contribute! or blab it here

Maintainer: Jaemin Cho

Index

1. Tools
2. Dataset
3. Blogs / Slides / Researchers
4. Papers
5. Lectures
6. Journals / Conferences / Institutes / Events
7. Online Communities
8. How to contribute

1. Tools

(Korean-specific tools are listed ahead of language-agnostic tools.)

1.1. Morpheme/형태소 분석기 + Part of Speech(PoS)/품사 Tagger

• Hannanum (한나눔) (Java, C) [link]
  • KoNLPy (Python) [link]
• Kkma (꼬꼬마) (Java) [link] [paper]
  • KoNLPy (Python) [link]
• Komoran (Java) [link]
  • KoNLPy (Python) [link]
• Mecab-ko (C++) [link]
  • KoNLPy (Python) [link]
• Twitter (Scala, Java) [link]
  • KoNLPy (Python) [link]
  • .NET, Node.js, Python, Ruby, Elasitc Search bindings
• dparser (REST API) [link]
• UTagger [link]
• Arirang (Lucence, Java) [link]
• Rouzeta [link] [slide] [video]
• seunjeon (Scala, Java) [link]
• RHINO (라이노) [link]
• KTS [paper]
• 깜짝새 [link]

1.2. Named Entity(NE) Tagger / 개체명 인식기

• annie [link]

1.3. Spell Checker / 맞춤법 검사기

• PNU Spell Checker [link]
• Naver Spell Checker [link]
• Daum Spell Checker [link]
• hunspell-ko [link]

1.4. Syntax Parser / 구문 분석기

• dparser (REST API) [link]
• NLP HUB (Java) [link]

1.5. Sentimental Analysis / 감정 분석기

• OpenHangul (오픈한글) [link] [paper]

1.6. Translator / 번역기

• Naver NMT [link]
• OpenNMT [link]
• Google Translator [link]

1.7. Packages

• KoNLP (R) [link]
• KoNLPy (Python) [link] [paper]
• KoalaNLP (Scala) [link]
• NLTK (Python) [link] [paper]
• gensim (Python) [link]
• FastText (C) [link]
  • FastText.py (Python) [link]

1.8. Others / 기타

• Hangulpy (Python) [link]
  • 자동 조사/접미사 첨부, 자모 분해 및 결합
• Hangulize (Python) [link]
  • 외래어 한글 변환
• Hanja (Python) [link]
  • 한자 한글 변환
• kroman [link]
  • Hangul Romanization
  • Ruby, Python, NodeJS, Objective-C, Swift
• hangul (Perl) [link]
  • Hangul Romanization
• textrankr (Python) [link] [demo]
  • TextRank 기반 한국어 문서 요약
• 한국어 Word2Vec [demo] [paper]
  • 한국어 Word2Vec의 analogy test 데모
• 나쁜 단어 사전 [link]
  • crowdsourced dic about badword in korean

2. Dataset

• Sejong Corpus [link]
• KAIST Corpus [link]
• Yonsei Univ. Corpus
• Korea Univ. Corpus
• Ulsan Univ. Corpus [link]
• Wikipedia Dump [link] [Extractor]
• NamuWiki Dump [link] [Extractor]
• Naver News Archive [link]
• Chosun Archive [link]
• Naver sentiment movie corpus [link]
• sci-news-sum-kr-50 [link]

3. Blogs / Slides / Researchers

3.1. Blogs

• dsindex's blog [link]
• 엑사젠, "혼자 힘으로 한국어 챗봇 개발하기" [link]
• Beomsu Kim, "word2vec 관련 이론 정리" [link]
• CPUU, "Google 자연어 처리 오픈소스 SyntaxNet 공개" (Korean tranlsation of Google blog) [link]
• theeluwin, "python-crfsuite를 사용해서 한국어 자동 띄어쓰기를 학습해보자" [link]
• Jaesoo Lim, "한국어 형태소 분석기 동향" [link]

3.2. Slides

• Lucy Park, "한국어와 NLTK, Gensim의 만남" (PyCon APAC 2015) [link]
• Jeongkyu Shin, "Building AI Chat bot using Python 3 & TensorFlow" (PyCon APAC 2016) [link]
• Changki Lee, "RNN & NLP Application" (Kangwon Univ. Machine Learning course) [link]
• Kyunghoon Kim, "뉴스를 재미있게 만드는 방법; 뉴스잼" (PyCon APAC 2016) [link]
• Hongjoo Lee, "Python 으로 19대 국회 뽀개기" (PyCon APAC 2016) [link]
• Kyumin Choi,"word2vec이 추천시스템을 만났을 때" (PyCon APAC 2015) [link]
• 進藤裕之 (translated by Hongbae Kim), "딥러닝을 이용한 자연어처리의 연구동향" [link]
• Hongbae Kim, "머신러닝의 자연어 처리기술(I)" [link]
• Changki Lee, "자연어처리를 위한 기계학습 소개" [link]
• Taeil Kim, Daeneung Son, "기계 번역 모델 기반 질의 교정 시스템" (Naver DEVIEW 2015) [link]

4. Papers

4.1. Korean

• 김동준, 이연수, 장정선, 임해창, 고려대학교, (주)엔씨소프트, "한국어 대화 화행 분류를 위한 어휘 자질의 임베딩(2015년 동계학술발표회 논문집)" [paper] link dead

4.2. English

5. Lectures

5.1. Korean Lectures

• Kangwon Univ. 자연언어처리 [link]
• 데이터 사이언스 스쿨 [link]
• SNU Data Mining / Business Analytics [link]

5.2. English Lectures

• Stanford CS224n: Natural Language Processing [link] [YouTube]
• Stanford CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing [link] [YouTube]
• NLTK with Python 3 for NLP (by Sentdex) [YouTube]
• LDA Topic Models [link]

6. Conferences / Institutes / Events

6.1. Conferences

• 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 [link]
• KIPS (한국정보처리학회) [link]
• 한국음성학회 학술대회 [link]

6.2. Institutes

• 언어공학연구회 [link]
  • 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 (Since 1989, 매년 개최) [link]
  • 국어 정보 처리 시스템 경진대회 (Since 2010, 매년 개최, 주최: 문화체육관광부 및 국립국어원) [link]
  • 자연언어처리 튜토리얼 (비정기적) [link]
  • 자연어처리 및 정보검색 워크샵 [link]
• 한국음성학회 [link]

6.3. Events / Contests

• 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 [link]

7. Online Communities

• Tensorflow KR (Facebook Group) [link]
• AI Korea (Facebook Group) [link]
• Bot Group (Facebook Group) [link]
• 바벨피쉬 (Facebook Group) [link]
• Reddit Machine Learning Top posts [link]

8. How to contribute

1. Fork this Repository, by clicking on "fork" icon at the top right corner.

2. Get the link for the forked repo, by clicking on the green button on your page. something like, "https://github.com/[username]/Awesome-Korean-NLP.git"

3. On your local machine, "git clone https://github.com/[username]/Awesome-Korean-NLP.git"

4. "cd Awesome-Korean-NLP"

5. open "README.md" with your favorite text editor.

6. Edit.

7. git commit -a -m "added section 8: emoticons"

8. git push, and verify on your fork

9. goto https://github.com/datanada/Awesome-Korean-NLP and create pull request.

10. "compare across forks" with base: datanada/Awesome.. and head: [username]/Awesome..

[beginners guide]

.........

[MAC] 맥북에서 ssh 원격접속 하기- like Putty

윈도우에서는 Putty로 잘 접속했는데, 맥에선 해본적이 없어서. 

기본적으로 터미널이 있다. 

터미널에서 ssh 입력하고 엔터. 하니 설명이 나온다. 

>ssh root@~~ ip~~ -p 포트번호 

이렇게 입력하면 바로 접속. 비밀번호 입력하면 끝. 

이렇게 간단한 것을. 

[MAC] 맥북에서 윈도우서버 원격접속 하기 앱. 

Open the Mac App Store to buy and download apps.

https://itunes.apple.com/us/app/microsoft-remote-desktop/id715768417?mt=12

이 세상에서 가장 부유하고 지혜롭고 건강한 수퍼 히어로들,

세계적 클래스의 타이탄들도 초능력이 없었다.

대신 그들에게는 뚜렷한 목표가 있었다.

물론 우리에게도 목표가 있다.

다만 결정적인 차이가 하나 있다.

타이탄들이 갖고 있는 목표는 종종 일반 사람들의 눈에는

정말 터무니없거나 실현 불가능한 것처럼 비친다는 것이다.

- 팀 페리스, ‘타이탄의 도구들’에서

타이탄들은 말합니다.

“당신이 지금껏 성공하지 못한 사람이라고 느껴진다면,

그건 당신이 상식적이고 합리적인 사람이기 때문이다.”

그들 역시 우리와 같이 빈틈이 있는 사람들입니다.

그들 역시 우리처럼 초능력이 없습니다.

터무니없는 실현 불가능해 보이는 목표가 수퍼 히어로를 만듭니다.

.

좋은 아이디어를 떠올리지 못해 힘겨워하는 사람들은

사실 신통찮은 아이디어도 별로 떠올리지 못한다.

반면에 좋은 아이디어가 많은 사람들은,

황당하고 터무니없는 아이디어를 그보다 몇 배는 더 많이 갖고 있다.

황당한 아이디어를 끊임없이 내놓다보면

좋은 아이디어도 몇 개쯤은 반짝 나타나는 법이다.

- 세스 고딘

헤지펀드 매니저 제임스 알투처는 말합니다.

“아이디어 10개가 떠오르지 않으면 20개를 생각하면 된다.

우리는 스스로에게 완벽한 아이디어를 꺼내라고

심한 압박을 가한다. 완벽주의는 아이디어 근육의 ‘적’이다.”

바보스럽다고 느껴지는 아이디어라도 많이 내다보면

자연스럽게 보석 같은 아이디어도 탄생합니다.

.