챗봇
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[자연어 처리] 기계 번역 Seq2Seq🤖𝗔𝗜/🤖광주 인공지능사관학교 2020. 8. 11. 15:33
Seq2Seq : 입력된 시퀀스로부터 다른 도메인의 시퀀스를 출력하는 분야에서 사용되는 모델 봇(Chatbot)과 기계 번역(Machine Translation), 내용 요약(Text Summarization), STT(Speech to Text) 등에서 쓰인다. 구성 : 인코더와 디코더로 구성된다. 인코더 : 입력 문장의 모든 단어들을 순차적으로 입력받은 뒤에, 마지막에 이 모든 단어 정보들을 압축해서 하나의 벡터로 만든다. => 컨텍스트 벡터 -> 디코더로 전송한다. 즉, 한글 문장 받아서 LSTM 마지막 시점의 은닉/셀 상태 리턴하도록. 디코더 : 컨텍스트 벡터를 받아서 번역된 단어를 한 개씩 순차적으로 출력한다. 인코더와 디코더는 RNN 형태이다. 성능 문제로 인해 LSTM 셀로 구성. 인코더 :..