Deep Python Studio

PyTorch로 텍스트 분류 구현

PyTorch로 텍스트 분류 구현자연어 처리(NLP)에서 텍스트 분류는 중요한 작업 중 하나입니다. 예를 들어, 스팸 탐지, 감정 분석, 뉴스 분류 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 본 포스팅에서는 PyTorch를 사용하여 간단한 텍스트 분류 모델을 구현하는 방법을 설명합니다.1. 텍스트 분류 개요텍스트 분류는 주어진 문장을 특정 범주로 분류하는 작업입니다. 기본적인 접근 방식은 다음과 같습니다.텍스트 데이터를 숫자로 변환 (토큰화 및 임베딩)신경망 모델을 설계하여 학습테스트 데이터로 모델 평가이번 예제에서는 IMDb 영화 리뷰 데이터를 이용하여 감정 분석을 수행하는 모델을 구축합니다.2. 데이터 준비먼저, torchtext 라이브러리를 사용하여 IMDb 데이터셋을 로드합니다.import torchi..

Attention 메커니즘이란? 개념 및 활용

Attention 메커니즘이란? 개념 및 활용1. 들어가며딥러닝 분야에서 등장한 Attention 메커니즘은 자연어 처리(NLP)뿐만 아니라 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 강력한 성능을 발휘하는 기법입니다. 특히, RNN과 CNN 기반의 모델에서 특정 정보에 집중할 수 있도록 하는 역할을 수행하며, Transformer 모델의 핵심 구성 요소로 자리 잡았습니다.이번 글에서는 Attention 메커니즘의 기본 개념과 동작 원리를 설명하고, 이를 활용한 모델과 실제 구현 방법을 소개하겠습니다.2. Attention 메커니즘의 개념Attention은 인간이 특정 정보에 집중하는 방식에서 착안한 개념입니다. 예를 들어, 한 문장을 읽을 때 모든 단어를 동일한 비중으로 해석하는 것이 아니라, 문맥상 중요한 단어..

PyTorch 자연어 처리(NLP) 데이터셋 활용

PyTorch 자연어 처리(NLP) 데이터셋 활용1. 서론자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 최근에는 딥러닝 모델을 활용하여 다양한 NLP 문제를 해결하고 있으며, 이러한 모델을 학습하기 위해서는 적절한 데이터셋이 필요합니다.이번 포스팅에서는 PyTorch와 TorchText를 활용하여 NLP 데이터셋을 다루는 방법을 설명합니다. 특히, 대표적인 NLP 데이터셋인 IMDB, AG_NEWS, SST-2 등을 예제로 활용하여 데이터 로딩, 전처리, 학습용 데이터 준비 과정을 살펴보겠습니다.2. NLP 데이터셋 개요NLP 모델을 학습하기 위해서는 다음과 같은 대표적인 데이터셋을 활용할 수 있습니..