구글BERT의정석

[NLP] Google의 BERT 이해하기

BERT란 무엇인가 BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer) : Google에서 만든 문맥을 고려한 Transformer 기반 고성능 텍스트 임베딩 모델. 임베딩 모델이 문맥을 고려할 때의 장점 👉🏻 다의어∙동음이의어를 구분할 수 있다. A: He got bit by Python(파이썬이 그를 물었다). B: Python is my favorite programming language(내가 제일 좋아하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다). Word2Vec: 정적 임베딩, A에서의 'Python' 임베딩 == B에서의 'Python' 임베딩 BERT: 동적 임베딩, 트랜스포머 모델 기반이므로 문장의 각 단어를 문장 내 모든 단어들과 연결시켜 문..

[NLP] Transformer 알아보기 - (1) Encoder

* 이 글은 구부정.. 스터디의 일환으로, '구글 BERT의 정석' 책을 읽고 정리한 글입니다. 트랜스포머 소개 NLP의 다양한 문제들을 해결하기 위해 주로 사용되었던 RNN과 LSTM 네트워크에는 장기 의존성 문제(long-term dependency)가 있다. 이런 RNN의 한계점을 극복하기 위해서 「Attention Is All You Need」 논문에서 '트랜스포머'라는 아키텍처를 제안했다. 트랜스포머는 RNN의 순환 방식 대신 순수하게 어텐션만 사용한 모델이다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(self attention)이라는 특수한 형태의 어텐션을 사용한다. 기계번역에서의 사용 예시를 통해 트랜스포머의 작동 원리를 살펴보자. 트랜스포머는 인코더-디코더로 구성된 모델로, 인코더에 원문을 입력하면 인코더..