대회 | 기간 | 수행내용 | 결과 |
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예선 | 21.04.09 ~ 21.05.23 | 사업목적을 활용한 업종코드 예측 | 본선 진출 |
본선 | 21.06.12 | 프레젠테이션 | 우수상(2위) |
NLP
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다음과 같이 git-clone하여 사용하실 수 있습니다.
%cd /content/ !git clone https://github.com/SOMJANG/Mecab-ko-for-Google-Colab.git %cd Mecab-ko-for-Google-Colab ! bash install_mecab-ko_on_colab190912.sh
- 위키피디아 pretrain model 사용하였습니다.
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단어 구성에 주목할 수 있는 양방향 순환신경망 고려한 모델을 적용하였습니다.
def build_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True), input_shape=(None, n_features))) model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(128))) model.add(tf.keras.layers.Dense(100, kernel_initializer= 'he_normal', activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3)) model.add(tf.keras.layers.Dense(19, activation='softmax')) return model
- Tensorflow 2.4.0 버전에서 작성되었습니다.
- colab pro 환경에서 작성되었습니다.