• 클라우드 서버와 GPU를 제공받는 google colab 에서 진행.
• 런타임 유형 하드웨어 가속기 : GPU
• tensorflow와 pytorch 모두 이용

NSMC_KOELECTRA.ipynb
KOELECTRA 모델 사용

• 실행 방법
  1. 모든 셀 실행을 통해 1) 데이터 전처리, 2) 모델 구현 및 학습, 3) test set 결과 확인 및 csv 파일 변환 가능.

• 데이터 출처
  https://github.com/e9t/nsmc.git

• 참고문헌 및 코드
  KoELECTRA 참고 소스 코드: https://blog.naver.com/horajjan/221739630055

frineds_electra.ipynb
ELECTRA 모델 사용

• 실행 방법
  1. friends_train.json, friends_dev.json, friends_test.json을 압축한 파일 Friends.zip을 업로드한 후 unzip 실행
  2. 이후 모든 셀 실행을 통해 1) 데이터 전처리, 2) 모델 구현 및 학습, 3) test set 결과 확인 및 csv 파일 변환 가능.

• 데이터 출처
  http://doraemon.iis.sinica.edu.tw/emotionlines/index.html

• 참고문헌 및 코드
  모델 학습 관련 소스코드 : https://colab.research.google.com/drive/1tIf0Ugdqg4qT7gcxia3tL7und64Rv1dP

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• 참고 문헌 및 코드
  LSTM 소스 코드 : https://wikidocs.net/44249
  BERT 소스 코드 : https://zzaebok.github.io/deep_learning/nlp/Bert-for-classification/
  KoBERT 소스 코드 : https://github.com/SKTBrain/KoBERT