팀 NLP 11조 Week15 Day5

목차

일자

• 2021.11.12 금

팀원

• 문석암_T2075
• 박마루찬_T2078
• 박아멘_T2090
• 우원진_T2137
• 윤영훈_T2142
• 장동건_T2185
• 홍현승_T2250

주간 일정

피어세션

e-mail

• 1. 문석암 [email protected]
• 2. 박마루찬 [email protected]
• 3. 박아멘 [email protected]
• 4. 우원진 [email protected]
• 5. 윤영훈 [email protected]
• 6. 장동건 [email protected]
• 7. 홍현승 [email protected]

SUB OBJ가 1쌍 이상일 경우 문장을 추가한다

형식

(복사한 문서가 완전히 똑같이 보여야 합니다) context :

sentence
"{text}"

Document name :

split_{i}.csv

FAQ

(이거 적어주세요)

동일 단어가 여러번 등장할 경우

• 하나의 단어만 엔티티로 선택. 나머지는 제거.

문장이 아니거나 entity 가 없는경우

• 삭제하거나 아무 check 없이 넘기거나

수식어? 엔티티에 포함해야 하는가?

• 무한히 긴 메모지
• 튜링 테스트의 중요한 측면은 기계가 자신의 말로 스스로를 기계로 표현해야 한다는 것이다.
• cpu가 디지털 신호를 아날로그 신호로 변환시킨다.
  • 결론 :수식하는 단어도 포함 가능. 둘 다 가능. 너무 긴 건 피하자.(6인 중 4인 찬성)

본 문서에서 기술하는 세부 분류 개체명 범위는 명사, 복합명사 그리고 일부 명사구
형태뿐 아니라 동사구나 절 형태의 개체명이 될 수 있는 모든 형태를 대상으로 한다.
형태소분석은 명사, 동사, 형용사, 부사, 조사, 어미 등의 형태소 단위 및 적합한 품사를
인식하는 것이 목표인 반면, 개체명 인식은 “홍길동”(명사)과 같이 1개의 형태소가
개체명 단위가 될 수도 있지만 “10시부터 12시까지”(명사구)와 같이 2개 이상의
형태소로 구성된 형태가 개체명 단위가 될 수도 있다.

relation, entity 수정 사항(의견)

• 11번. 반의어 제거
• 2번. 별칭의 확장. term뿐 아니라 org, per에 대해서도 가능하도록.
  • ex) 튜링 - 컴퓨터 과학의 아버지. 이것은 no-relation임. 이를 2에 통합시키려는 것.
  • term-term과 per-per을 같은 라벨을 하면 per-term의 처리 등에서 학습에 어려울 수 있다.
• term의 분리. term이 너무 크다.

팀프로젝트 아이디어

1. 개인 맞춤형 자동응답기 (구현이 어려움)

2. 컴퓨터한테 문장 입력해서 일 시키기

3. 감정 분석

   • 일기
   • 카톡 (데이터만들기가)
   • 음악추천

4. 리뷰 분석

   • 긍정/부정리뷰, 긍정/부정 키워드? 피드백?
     • 라벨을 적게하면 80%
     • 저희가 분류
     • mrc처럼 키워드 추출하기 or 라벨에 따라서 문장 분류하기.
   • 가게 리뷰 댓글들 크롤링 후 해당 가게 사람들 반응? 정도 뽑는것도 좋을 것 같습니다