연세대학원 품사태거(품사태깅) 프로젝트 풀이입니다.

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연세대 대학원 품사태거(품사태깅)프로젝트 풀이입니다.

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본문내용

- 프로젝트 "품사태거 개발"에 대한 프로그램의 예시임. 딥러닝 플랫폼은 Tensorflow, Keras를 사용하였다.
본 프로그램은 단지 한 가지 예시이다. 공을 많이 들이지 않아서 그리 좋은 프로그램은 못되는 편이다. 다른 더 좋은 프로그램의 작성이 가능하다.

개발환경은 2가지를 추천한다.
(1) Colab: 구글에서 제공하는 개발환경. 인터넷 기반으로 어디서나 수행 가능함. GPU를 제공하므로 자기 컴퓨터에 좋은 하드웨어가 없어도 프로그램을 개발할 수 있는 장점을 가짐. 단점은 debugging이 불편함. 성능이 약간 덜 나옴.
(2) 자신의 컴퓨터에 구축한 개발환경: 괜찮은 하드웨어 특히 GPU를 보유한 경우 추천함. 파이참-아나콘다 개발환경을 구축하면 debugging tool을 사용하여 편하고 쉽게 딥러닝 프로그램 개발이 가능하다.

(1) Importing packages
import os
import time
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras.layers import Embedding
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow import keras
import numpy as np

d_embed = 100
window_size = 5
Threshold_freq = 1

(2) 3학습 관련 분야 즉 train, validation, test에 사용할 파일들의 경로를 3개의 파일에 넣는다.
fp = open("file_names_all.txt", "w", encoding="utf-8")
cur_dir_path = '.\WSJ'
dir_list = os.listdir(cur_dir_path)
list_all_file_paths = []
for a_dir in sorted(dir_list):
path = os.path.join(cur_dir_path, a_dir)
subdir_list = os.listdir(path)

참고 자료

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압축파일 내 파일목록

프로그램 작성 예시(품사태깅 프로젝트)_Er_답지.docx
프로그램 작성 예시(품사태깅 프로젝트)_Er_문제.pdf