Tensorflow-NLP-tutorial

이곳은 위키독스 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 의 자연어 처리 튜토리얼 저장소입니다.
딥 러닝 프레임워크 Tensorflow 2.0+을 사용하고 있습니다.
만약 파이토치 튜토리얼을 찾으신다면 링크(클릭!)에서 확인하실 수 있습니다.

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

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.

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.
2024년 02월 18일 : 23챕터 - LLM 파인 튜닝 실습 코드 추가.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 259 Commits
01. Introduction		01. Introduction
02. Text Preprocessing		02. Text Preprocessing
04. Bag of Words and TF-IDF		04. Bag of Words and TF-IDF
05. Vector Similarity		05. Vector Similarity
06. Machine Learning		06. Machine Learning
07. Multilayer Perceptron		07. Multilayer Perceptron
08. RNN		08. RNN
09. Word Embedding		09. Word Embedding
10. RNN Text Classification		10. RNN Text Classification
11. 1D CNN Text Classification		11. 1D CNN Text Classification
12. RNN Sequence Labeling		12. RNN Sequence Labeling
13. Subword Tokenizer		13. Subword Tokenizer
14. Seq2Seq (NMT)		14. Seq2Seq (NMT)
16. Transformer (Chatbot)		16. Transformer (Chatbot)
17. BERT tutorial		17. BERT tutorial
18. Fine-tuning BERT (Cls, NER, NLI)		18. Fine-tuning BERT (Cls, NER, NLI)
19. Topic Modeling (LDA, BERT-Based)		19. Topic Modeling (LDA, BERT-Based)
20. Text Summarization with Attention		20. Text Summarization with Attention
21. Memory Network		21. Memory Network
22. Fine-tuning GPT-2 (Cls, Chatbot, NLI)		22. Fine-tuning GPT-2 (Cls, Chatbot, NLI)
23. LLM Fine-tuning		23. LLM Fine-tuning
README.md		README.md