가짜뉴스 만들기(For educational purpose only)
제목 - 예제 문장
- 센코씨는 귀엽고 착해서 내 딸이 되면 좋겠다
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- ‘항일의 현장’ 서대문형무소에 울려퍼진 “NO아베”
- 윤태영, 결혼식 하객에 ‘박근혜·이명박’… “450억 상속예정”
- 트럼프 ‘총기참사’ 현장 방문…시위대 항의 속 잠행
- 트럼프 :총기참사’ 현장 방문…시위대 항의 속 잠행
센코 는 귀엽 -고 착해 -서
-> ' 명사 격조사 ' 조사 형용사 격조
한국어 기본 문장 구성요소 + 부호 (?,!,", 등등) + 이름(사람 이름만)
? ! . … vs ' " ; : , (문장 중간에 넣기 가능 vs 문장 끝에만 나타나야 함)
- 명사:
이름 and 명사(지명 등의 고유명사 포함) 로 다시 나눔
모델 1) 형태소 배치
input: (처음부터 5개의 형태소)
label: + 문장 전체의 형태소 +
tensorflow model shape(expect)
input = [[명사, 조사, 조사, 형용사, 조사](data), [<START> + 문장 전체의 형태소들 + <END>](label)]
data_size = {data : 5(형태소), label : sentence.length (문장 형태소의 갯수) + 2}
output_size = 형태소의 가짓수
- 모델에서 고착화를 막기위해 마지막 labels에서 고를 때 통제된 랜덤변수를 곱하여서 엎치락 뒤치락하게
모델 2) 단어 채워넣기
input : 1번 output
label: 원문
가짜뉴스 만들기(For educational purpose only)
제목 - 예제 문장
센코 는 귀엽 -고 착해 -서
-> ' 명사 격조사 ' 조사 형용사 격조
한국어 기본 문장 구성요소 + 부호 (?,!,", 등등) + 이름(사람 이름만)
? ! . … vs ' " ; : , (문장 중간에 넣기 가능 vs 문장 끝에만 나타나야 함)
이름 and 명사(지명 등의 고유명사 포함) 로 다시 나눔
모델 1) 형태소 배치
input: (처음부터 5개의 형태소)
label: + 문장 전체의 형태소 +
모델 2) 단어 채워넣기
input : 1번 output
label: 원문