ChatGPT: Optimizing
Language Models
for Dialogue

https://openai.com/blog/chatgpt/

[모두의 말뭉치 활용 방법] 모두의 말뭉치 소개 및 파일 신청하기 (1회차)

https://www.youtube.com/watch?v=bEWw5oqNugA 

[tensorflow] 한글 음절 인식기 - hangul-syllable-recognition

https://github.com/junstar92/hangul-syllable-recognition

Introduction

한글은 조합이 다양하기 때문에 영어에 비해서 OCR 성능이 조금 떨어진다고 알고 있다.

다양한 폰트와 손글씨 데이터를 가지고, 얼마나 한글을 잘 인식하는지 확인하기 위해서 프로젝트를 진행했다.

Getting started

python and pakage version

python3 == 3.8.3

tensorflow_gpu == 2.3.0

numpy == 1.19.5

argparse == 1.1

pandas == 1.2.0

cv2 == 4.5.1

streamlit == 0.74.1

streamlit_drawable_canvas

BERT 톺아보기  docs.likejazz.com/bert/

‘감성 분석 뜬다는데 해볼까’는 위험 어떤 문제에 왜 필요한지 정의 먼저

dbr.donga.com/article/view/1101/article_no/8893/ac/special

그러나 ‘진짜’ 감성 분석, 데이터 과학에 기반해 실제 언어를 맥락에 맞게 이해하고 분석하는 것은 결코 쉬운 일이 아니었다. 그 현란했던 시각화와 프레젠테이션이 지나가고 난 자리에는 오히려 회의감이 남았다. 고객들이 많이 언급했다던 단어와 연관 단어들은 비즈니스에는 큰 도움이 되지 않았다. 실제 ‘어떤 감정에서 왜’ 그 단어가 나왔는지, 실제 소비자들이 어떤 단어나 문장을 통해 말하고자 하는 맥락적 의미가 무엇인지는 전혀 분석되지 않았기 때문이다. 실제로 데이터 과학자들은 감성 분석의 기반이 되는 자연어 처리에 대해 ‘되는 거 몇 개 빼고는 다 안 된다’고 자조적으로 말하기도 했다.

딥러닝 자연어처리 - RNN에서 BERT까지

< 딥러닝 자연어처리 - RNN에서 BERT까지 >
- RNN/LSTM
- Seq2Seq
- 어텐션
- 트랜스포머
- BERT

< 챗봇 개발자 모임 >
- https://www.facebook.com/groups/ChatbotDevKR/

.