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0. 들어가며 학습목표 → Extractive/Abstractive summarization 이해하기 → 단어장 크기를 줄이는 다양한 text normalization 적용해보기 → seq2seq의 성능을 Up시키는 Attention Mechanism 적용하기 → Kaggle에서 제공된 아마존 리뷰 데이터셋을 활용하여 요약해보기 1. 텍스트 요약이란? → 텍스트 요약(Text Summarization)은 긴 길이의 문서 원문을 핵심 주제만으로 구성된 짧은 문장들로 변환하는 것을 말한다. 추출적 요약(Extractive Summarization) → 전통적인 머신 러닝 방식에 속하는 텍스트 랭크(TextRank)와 같은 알고리즘을 사용하는 방법 → 여러개의 문장으로 구성 된 텍스트가 있다면, 그 중 핵심적..
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이 글은 제가 작업했던 내용을 정리하기 위해 수기 형식으로 작성 된 글입니다. 2022.12.09 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-1(개요) 2022.12.09 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-2(데이터 수집, 스크래핑) 2022.12.09 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-3(셀레니움 최소화) 2022.12.09 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-4(한국어 전처리 및 워드임베딩) 2022.12.10 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-5(아이템 벡터화) 2022.12.10 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-6(웹서버 구축) 2022.12.10 - [[신.만.추]] - 신입이 만드는 추천시스템-7(검색성능향..
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