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https://www.slideshare.net/ifkakao/ss-113740929
뉴스의 종류나 성격 같은 메타를 딥러닝으로 구분하는 방법에 대한 자료입니다. 이렇게 텍스트를 통해 메타를 추출한 다음, 사용자에게 맞는 뉴스를 추천하는데 활용할 수 있습니다.
캐릭터 글자 기반의 1D Convolution으로 딥러닝 모델을 구성하였습니다. 이후 정확도를 높이기 위해 여러가지 방법을 테스트하였습니다. 입력을 600글자에서 1014글자로 늘리고, 학습 데이터의 클래스가 편중되지 않게 보강한 것이 효과적이었다고 합니다.