Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 취업부트캠프
- 그로스해킹
- NLP
- 딥러닝
- BERT
- 스타터스부트캠프
- 알고리즘
- 추천시스템
- 서비스기획
- NLU
- 부트캠프후기
- 서비스기획부트캠프
- 데이터도서
- 토스
- SQL
- 특성중요도
- MatchSum
- 임베딩
- SLASH22
- 유데미부트캠프
- 그래프
- 사이드프로젝트
- 취업부트캠프 5기
- 스타터스
- 유데미큐레이션
- sql정리
- pytorch
- 유데미코리아
- AARRR
- AWS builders
Archives
- Today
- Total
목록논문정리 (1)
다시 이음
MATCHSUM 구현하기 - 논문 정리(3)
오늘은 논문 본문 마지막 부분과 결론 부분을 알아보겠습니다. 5. Experiment 5.1 Datasets 본 논문에서 제시한 프레임워크의 효용성을 알아보기 위해 아래의 벤치마크데이터셋을 활용하여 설명하려고 합니다. *Ext = 문서를 pruning한 후 문장의 개수 **Sel = 후보군 요약(C)을 구성하는 문장의 개수 ***Size = 최종 후보군 요약의 개수 CNN/DailyMail : 뉴스 기사, 요약문 포함 PubMed : 과학 논문으로 구성, 긴 글 (본 논문에선 intro 부분을 문서로, abstract 부분을 요약으로) WikiHow : 온라인 지식 베이스로부터 추출된 다양한 문서 XSum : 한 문장 요약 데이터셋 (기사의 주제) Multi-News : 뉴스 요약 데이터셋, 긴 요약문 ..
AI 일별 공부 정리
2022. 11. 2. 18:01