딥러닝 기반 자연어처리 스터디의 논문 구현 코드 및 스터디 자료 모음 공간입니다.

• 목표
  • CMU Neural Networks for NLP 2018 강의를 듣고 발제한다.
  • 매주 모든 사람이 두 강의씩 들으며, 그 중 두 명이 한 강의씩 맡아 발제한다.
  • 발제하지 않는 나머지 사람들은 질문을 하고 발제자는 답변을 한다.
• 강의마다 나온 질문과 답변은 다음 위키 페이지에 모아서 정리한다.
  • Q&A-for-CMU-Neural-Networks-for-NLP-2018
• 참여자 : 김우정, 김지혁, 박성남, 조용래

• 목표
  • 이론 - 조재민님의 챗봇을 위한 딥러닝 강의 자료 공부하기 (논문 발제 모음 : PAPERS REVIEWED)
    • Day 01 Introduction to Chatbot
    • Day 02 Text Classification with CNN/RNN
    • Day 03 Conversation Modeling with Seq2Seq / Attention
    • Day 04 QA with External Memory
  • 구현 - 직접 딥러닝 모델을 한 달에 하나씩 구현해 보기
    • 논문 구현 프로젝트
• 스터디 세부 계획

• 모든 스터디 자료는 이 repository를 통해 공유하는 것을 원칙으로 합니다.
• Wiki
  • 스터디 계획, 일정 등의 문서를 작성합니다.
  • 발제를 위한 논문 요약 및 설명 등도 공유합니다.
• Projects
  • 논문 구현 프로젝트 진행 상황을 공유합니다.
  • 스터디 관련 전반적인 할 일들을 관리합니다.
• Code
  • 논문 구현 코드를 논문 별로 폴더를 만들어서 commit합니다.
  • Commit message 대괄호 안에 논문 이름 약어를 적어 commit을 구분합니다.
  • 수정 사항을 영어로 적을 때는 명령문으로, 첫 글자는 대문자로 적습니다.
  • 두 명 이상의 사람이 동시에 같은 파일을 수정하지 않도록 주의합니다.
  • Commit message 예시 : [논문이름] Do something