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금융문자분석 (3)
솜씨좋은장씨
첫번째 시도해본 모델 (Google Colab -GPU) ELMo를 활용하여보기로 하였습니다.import tensorflow_hub as hub import tensorflow as tf from keras import backend as K sess = tf.Session() K.set_session(sess) elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/1", trainable=True) sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(tf.tables_initializer()) def ELMoEmbedding(x): return elmo(tf.squeeze(tf.cast(x, tf.string)), as_dic..
1. 아이디어형태소 분석기를 Okt에서 Mecab으로 바꾸어 토큰화 한 후 모델을 학습시켜 결과 확인 Mecab을 활용하여 토큰화하니 문자데이터의 최대 길이가 666으로 증가하였습니다.from keras.layers import Embedding, Dense, LSTM from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences max_len = 666 # 전체 데이터의 길이를 666로 맞춘다 X_train = pad_sequences(X_train, maxlen=max_len) X_test = pad_sequences(X_test, maxlen=max_len) 모델링첫번째 시도해본 모델 (Google ..
1. 도전하게 된 계기 [대회] 14회 금융문자 분석 경진대회 dacon.io idEANS 팀원들과 함께했던 COMPAS 화성시 최적 시내버스 노선 제시 공모전을 잘 마무리하고 새로운 목표를 설정도 할겸 이번엔 멀티캠퍼스에서 자연어 처리를 들었던 내용을 살려 금융문자 분석 경진대회에 도전해보기로 했습니다. [대회] 14회 금융문자 분석 경진대회 - [Dacon Baseline] 초급자용 코드 /*! * * Twitter Bootstrap * */ /*! * Bootstrap v3.3.7 (http://getbootstrap.com) * Copyright 2011-2016 Twitter, Inc. * Licensed under MIT (https://github.com/twbs/bootstrap/blob/..