2024 하계 모각코 2주차
모각코 2주차
😀학번, 이름 : 202102557, 이현
🎡계획 : 딥러닝(PyTorch)코드 복습
📄결과 :
- 워드 벡터를 통해 보캡을 생성한 뒤 문장의 감정을 분류하는 코드를 복습해보았다.
Word Embedding
- 단어를 벡터로 표현하는 방법
- 단어의 의미를 벡터로 표현하면 단어 간의 유사도를 계산할 수 있다.
- 단어 간의 유사도를 계산하면 단어 간의 관계를 파악할 수 있다.
Import Library
- torch : PyTorch 라이브러리
- torch.nn : 신경망 모델을 구축하는 데 필요한 모듈
- torch.utils.data : 데이터셋을 불러오는 데 필요한 모듈
Data Preprocessing
- 보캡 생성기 초기화 및 감정 데이터셋 불러오기
- 데이터셋 형태 확인
Word Embedding
- 데이터셋에 대해 transform을 적용
- 적용하는 과정에서 label_to_tensor 함수를 이용하여 텐서로 변환 및 보캡에 등록
Data Loader
- 데이터셋에 대한 데이터 로더 지정
Model
- 감정 분류 모델 정의
Training
- 모델 학습
- 학습 결과 확인
- 학습 결과로 71퍼센트 정도의 정확도가 나오는 것을 확인
Test
- 학습된 모델을 통해 테스트 데이터에 대한 예측 수행
- 예측 결과 확인 결과 트레이닝 결과와 유사한 정도의 예측능을 보임
- 테스트 데이터가 아닌, 직접 입력한 문장에 대해서는 어떻게 반응을 보이는지도 확인해보았다.
- 결과적으로, 학습된 모델이 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
