KNLP-DL-Curriculum

From Basic NLP to KNLP using Deep Learning

자연어처리의 기초부터 딥러닝을 이용한 한글자연어처리까지 스터디(공부 및 연구) 자료 정리 및 커리큘럼 설계

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Main Subjects

• Intro
• NLP
• KNLP
• NLP using Deep Learning
• KNLP using Deep Learning

Hot Subjects

• QA

Study Planning

• 링크 공유 -> 분류 -> 커리큘럼 설계 -> 스터디 및 정리 -> 이해 -> 구현
• Git's Projects로 To Do List 관리(NLP survey -> Curriculum Design -> Example Projects)
  • NLP survey에 키워드와 공부할 자료를 정리
  • Curriculum Design에 공부 순서와 자료 선별
  • Example proejects에서 공부한 것을 이용해 만들 수 있는 예제를 계획

Curriculum

On-going

• CR
  • NLP survey 정리
  • Keras w/ tensorflow
  • Temporal ConvNet을 이용한 특정 Context를 가진 문장 분류
    • Character-level T-CNN
      • 데이터셋 변환 (Keras를 위한 상태로, 원하는 글자수, context 포함 여부 검사 등)
      • 한글을 알파벳으로 변환, Quantization, One-hot vector

대표적인 링크

• ratsgo
  • 딥러닝 기반 자연어처리 기법의 최근 연구 동향
  • https://ratsgo.github.io/natural%20language%20processing/2017/08/16/deepNLP/
• keon/awesome-nlp
  • https://github.com/keon/awesome-nlp
  • A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing (NLP)