j2b2github/tensorflow-nlp-tutorial

tensorflow를 사용하여 텍스트 전처리부터, Topic Models, BERT, GPT와 같은 최신 모델의 다운스트림 태스크들을 정리한 Deep Learning NLP 저장소입니다.

Tensorflow-NLP-tutorial

A list of NLP(Natural Language Processing) tutorials built on Tensorflow 2.0.

위키독스 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 의 자연어 처리 튜토리얼 저장소입니다.
기본적으로 딥 러닝 프레임워크 Tensorflow 2.0+을 사용하고 있습니다.

코드의 기반이 되는 이론적인 설명은 1,000페이지 분량의 e-Book을 통해 작성 및 공개하였습니다.

e-Book : https://wikidocs.net/book/2155

Colab 실습 방법

각 실습 파일의 py 파일을 열어보면 Colab 링크를 기재해두었습니다.
각 py 파일은 ipynb 파일에서 자동 변환만 진행한 파일입니다.
해당 링크를 Chrome 브라우저에서 접속하시면 별도 파이썬 설치없이 바로 실습이 가능합니다.

업데이트 공지

• 2022년 01월 01일 : 깃허브 저장소를 오픈하였습니다.
• 2022년 01월 03일 : 18챕터 - BERT 텍스트 분류, 개체명 인식, 질의 응답, NLI, SBERT를 이용한 챗봇 실습 코드 추가.
• 2022년 01월 18일 : 22챕터 - KoGPT-2 텍스트 생성, 챗봇, 텍스트 분류 실습 코드 추가.
• 2022년 01월 20일 : 19챕터 - BERT를 이용한 키워드 추출 키버트(KeyBERT) 실습 코드 추가.
• 2022년 02월 16일 : 19챕터 - BERT를 이용한 복합 토픽 모델링 Combined Topic Models, CTM 실습 코드 추가.
• 2022년 02월 24일 : 19챕터 - CTM 한국어, BERTopic 영어, 한국어 실습 코드 추가.