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18 KiB
Plaintext
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Plaintext
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "NXTSugt6ieXh"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## CBoW 모델 훈련\n",
|
|
"\n",
|
|
"이 노트북은 [AI for Beginners Curriculum](http://aka.ms/ai-beginners)의 일부입니다.\n",
|
|
"\n",
|
|
"이 예제에서는 CBoW 언어 모델을 훈련하여 자체 Word2Vec 임베딩 공간을 얻는 방법을 살펴보겠습니다. 텍스트 소스로 AG News 데이터셋을 사용할 것입니다.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"import torch\n",
|
|
"import torchtext\n",
|
|
"import os\n",
|
|
"import collections\n",
|
|
"import builtins\n",
|
|
"import random\n",
|
|
"import numpy as np"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "q-UiiJUKaxHj"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"device = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "TFbR8CZaTZ1q"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"먼저 데이터셋을 로드하고 토크나이저와 어휘를 정의합시다. 계산을 약간 제한하기 위해 `vocab_size`를 5000으로 설정하겠습니다.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "HIwC7lI5T-ov"
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"def load_dataset(ngrams = 1, min_freq = 1, vocab_size = 5000 , lines_cnt = 500):\n",
|
|
" tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')\n",
|
|
" print(\"Loading dataset...\")\n",
|
|
" test_dataset, train_dataset = torchtext.datasets.AG_NEWS(root='./data')\n",
|
|
" train_dataset = list(train_dataset)\n",
|
|
" test_dataset = list(test_dataset)\n",
|
|
" classes = ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']\n",
|
|
" print('Building vocab...')\n",
|
|
" counter = collections.Counter()\n",
|
|
" for i, (_, line) in enumerate(train_dataset):\n",
|
|
" counter.update(torchtext.data.utils.ngrams_iterator(tokenizer(line),ngrams=ngrams))\n",
|
|
" if i == lines_cnt:\n",
|
|
" break\n",
|
|
" vocab = torchtext.vocab.Vocab(collections.Counter(dict(counter.most_common(vocab_size))), min_freq=min_freq)\n",
|
|
" return train_dataset, test_dataset, classes, vocab, tokenizer"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "wdZuygtgiuLG"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"train_dataset, test_dataset, _, vocab, tokenizer = load_dataset()"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "4d1nU1gsivGu",
|
|
"outputId": "949fe272-ae0e-49f5-c373-6703458b3a74"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"name": "stdout",
|
|
"text": [
|
|
"Loading dataset...\n",
|
|
"Building vocab...\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"def encode(x, vocabulary, tokenizer = tokenizer):\n",
|
|
" return [vocabulary[s] for s in tokenizer(x)]"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "1XDYNhG8ToFV"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "LIlQk6_PaHVY"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## CBoW 모델\n",
|
|
"\n",
|
|
"CBoW는 $2N$개의 주변 단어를 기반으로 단어를 예측하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, $N=1$일 때, 문장 *I like to train networks*에서 다음과 같은 쌍을 얻을 수 있습니다: (like,I), (I, like), (to, like), (like,to), (train,to), (to, train), (networks, train), (train,networks). 여기서 첫 번째 단어는 입력으로 사용되는 주변 단어이고, 두 번째 단어는 우리가 예측하려는 단어입니다.\n",
|
|
"\n",
|
|
"다음 단어를 예측하는 네트워크를 구축하려면, 주변 단어를 입력으로 제공하고 단어 번호를 출력으로 얻어야 합니다. CBoW 네트워크의 구조는 다음과 같습니다:\n",
|
|
"\n",
|
|
"* 입력 단어는 임베딩 레이어를 통해 전달됩니다. 이 임베딩 레이어는 우리의 Word2Vec 임베딩이 될 것이며, 따라서 이를 `embedder` 변수로 별도로 정의합니다. 이 예제에서는 임베딩 크기를 30으로 설정하지만, 더 높은 차원으로 실험해볼 수도 있습니다 (실제 Word2Vec은 300 차원입니다).\n",
|
|
"* 임베딩 벡터는 출력 단어를 예측하는 선형 레이어로 전달됩니다. 따라서 이 레이어는 `vocab_size` 개의 뉴런을 가집니다.\n",
|
|
"\n",
|
|
"출력의 경우, 손실 함수로 `CrossEntropyLoss`를 사용한다면, 원핫 인코딩 없이 단어 번호만 예상 결과로 제공해야 합니다.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"vocab_size = len(vocab)\n",
|
|
"\n",
|
|
"embedder = torch.nn.Embedding(num_embeddings = vocab_size, embedding_dim = 30)\n",
|
|
"model = torch.nn.Sequential(\n",
|
|
" embedder,\n",
|
|
" torch.nn.Linear(in_features = 30, out_features = vocab_size),\n",
|
|
")\n",
|
|
"\n",
|
|
"print(model)"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "akKTcKQKkfl2",
|
|
"outputId": "da687e3e-a8ec-4c1a-e456-ab8cd6ac7dad"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"name": "stdout",
|
|
"text": [
|
|
"Sequential(\n",
|
|
" (0): Embedding(5002, 30)\n",
|
|
" (1): Linear(in_features=30, out_features=5002, bias=True)\n",
|
|
")\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "Nud6jgGPaHVa"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## 훈련 데이터 준비하기\n",
|
|
"\n",
|
|
"이제 텍스트에서 CBoW 단어 쌍을 계산하는 주요 함수를 작성해 봅시다. 이 함수는 윈도우 크기를 지정할 수 있게 해주며, 입력 단어와 출력 단어 쌍의 집합을 반환합니다. 이 함수는 단어뿐만 아니라 벡터나 텐서에도 사용할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트를 인코딩한 후 `to_cbow` 함수에 전달할 수 있습니다.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "x-dsXygOieXn",
|
|
"outputId": "c2218280-e540-40ba-9546-efe48d0d714f"
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"name": "stdout",
|
|
"text": [
|
|
"[['like', 'I'], ['to', 'I'], ['I', 'like'], ['to', 'like'], ['train', 'like'], ['I', 'to'], ['like', 'to'], ['train', 'to'], ['networks', 'to'], ['like', 'train'], ['to', 'train'], ['networks', 'train'], ['to', 'networks'], ['train', 'networks']]\n",
|
|
"[[232, 172], [5, 172], [172, 232], [5, 232], [0, 232], [172, 5], [232, 5], [0, 5], [1202, 5], [232, 0], [5, 0], [1202, 0], [5, 1202], [0, 1202]]\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"def to_cbow(sent,window_size=2):\n",
|
|
" res = []\n",
|
|
" for i,x in enumerate(sent):\n",
|
|
" for j in range(max(0,i-window_size),min(i+window_size+1,len(sent))):\n",
|
|
" if i!=j:\n",
|
|
" res.append([sent[j],x])\n",
|
|
" return res\n",
|
|
"\n",
|
|
"print(to_cbow(['I','like','to','train','networks']))\n",
|
|
"print(to_cbow(encode('I like to train networks', vocab)))"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "XVaaDLjaaHVb"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"훈련 데이터셋을 준비합시다. 모든 뉴스를 살펴보고 `to_cbow`를 호출하여 단어 쌍 목록을 얻은 다음 해당 쌍을 `X`와 `Y`에 추가할 것입니다. 시간 절약을 위해 처음 10k 뉴스 항목만 고려할 것입니다 - 더 많은 시간을 기다릴 수 있고 더 나은 임베딩을 원한다면 이 제한을 쉽게 제거할 수 있습니다 :)\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "54b-Gd9TieXo"
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"X = []\n",
|
|
"Y = []\n",
|
|
"for i, x in zip(range(10000), train_dataset):\n",
|
|
" for w1, w2 in to_cbow(encode(x[1], vocab), window_size = 5):\n",
|
|
" X.append(w1)\n",
|
|
" Y.append(w2)\n",
|
|
"\n",
|
|
"X = torch.tensor(X)\n",
|
|
"Y = torch.tensor(Y)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"우리는 또한 그 데이터를 하나의 데이터셋으로 변환하고, 데이터로더를 생성할 것입니다.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "cwWy0PzXWhN5"
|
|
}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"class SimpleIterableDataset(torch.utils.data.IterableDataset):\n",
|
|
" def __init__(self, X, Y):\n",
|
|
" super(SimpleIterableDataset).__init__()\n",
|
|
" self.data = []\n",
|
|
" for i in range(len(X)):\n",
|
|
" self.data.append( (Y[i], X[i]) )\n",
|
|
" random.shuffle(self.data)\n",
|
|
"\n",
|
|
" def __iter__(self):\n",
|
|
" return iter(self.data)"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "mfoAcGPFZU8p"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "e4NQ_-5waHVc"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"우리는 또한 그 데이터를 하나의 데이터셋으로 변환하고, 데이터로더를 생성할 것입니다.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "AbLUcojlieXo"
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"ds = SimpleIterableDataset(X, Y)\n",
|
|
"dl = torch.utils.data.DataLoader(ds, batch_size = 256)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "pKQr7sXeaHVc"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"이제 실제 훈련을 시작합시다. 우리는 비교적 높은 학습률을 가진 `SGD` 옵티마이저를 사용할 것입니다. 또한 `Adam`과 같은 다른 옵티마이저를 사용해보는 것도 가능합니다. 처음에는 10 에포크 동안 훈련을 진행할 것이며, 더 낮은 손실을 원한다면 이 셀을 다시 실행할 수 있습니다.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"def train_epoch(net, dataloader, lr = 0.01, optimizer = None, loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(), epochs = None, report_freq = 1):\n",
|
|
" optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(), lr = lr)\n",
|
|
" loss_fn = loss_fn.to(device)\n",
|
|
" net.train()\n",
|
|
"\n",
|
|
" for i in range(epochs):\n",
|
|
" total_loss, j = 0, 0, \n",
|
|
" for labels, features in dataloader:\n",
|
|
" optimizer.zero_grad()\n",
|
|
" features, labels = features.to(device), labels.to(device)\n",
|
|
" out = net(features)\n",
|
|
" loss = loss_fn(out, labels)\n",
|
|
" loss.backward()\n",
|
|
" optimizer.step()\n",
|
|
" total_loss += loss\n",
|
|
" j += 1\n",
|
|
" if i % report_freq == 0:\n",
|
|
" print(f\"Epoch: {i+1}: loss={total_loss.item()/j}\")\n",
|
|
"\n",
|
|
" return total_loss.item()/j"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "HeeCYKr_KF1w"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"source": [
|
|
"train_epoch(net = model, dataloader = dl, optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.1), loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(), epochs = 10)"
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "KVgwGtDHgDlT",
|
|
"outputId": "2447833f-f0e3-4566-c33d-addbfe2f451d"
|
|
},
|
|
"execution_count": null,
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"name": "stdout",
|
|
"text": [
|
|
"Epoch: 1: loss=5.664632366860172\n",
|
|
"Epoch: 2: loss=5.632101973960962\n",
|
|
"Epoch: 3: loss=5.610399051405015\n",
|
|
"Epoch: 4: loss=5.594621561080262\n",
|
|
"Epoch: 5: loss=5.582538017415446\n",
|
|
"Epoch: 6: loss=5.572900234519603\n",
|
|
"Epoch: 7: loss=5.564951676341915\n",
|
|
"Epoch: 8: loss=5.558288112064614\n",
|
|
"Epoch: 9: loss=5.552576955031129\n",
|
|
"Epoch: 10: loss=5.547634165194347\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"output_type": "execute_result",
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"5.547634165194347"
|
|
]
|
|
},
|
|
"metadata": {},
|
|
"execution_count": 16
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "W8u2qXZmaHVd"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Word2Vec 사용해보기\n",
|
|
"\n",
|
|
"Word2Vec을 사용하려면, 우리의 어휘에 있는 모든 단어에 해당하는 벡터를 추출해봅시다:\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "r8TatcXjkU_t"
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"vectors = torch.stack([embedder(torch.tensor(vocab[s])) for s in vocab.itos], 0)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "3OcX21UOaHVd"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"예를 들어, 단어 **Paris**가 벡터로 어떻게 인코딩되는지 살펴보겠습니다:\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "bz6tAeLzieXp",
|
|
"outputId": "5b20850e-4342-45e9-f840-cfac2b4d61d8"
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"name": "stdout",
|
|
"text": [
|
|
"tensor([-0.0915, 2.1224, -0.0281, -0.6819, 1.1219, 0.6458, -1.3704, -1.3314,\n",
|
|
" -1.1437, 0.4496, 0.2301, -0.3515, -0.8485, 1.0481, 0.4386, -0.8949,\n",
|
|
" 0.5644, 1.0939, -2.5096, 3.2949, -0.2601, -0.8640, 0.1421, -0.0804,\n",
|
|
" -0.5083, -1.0560, 0.9753, -0.5949, -1.6046, 0.5774],\n",
|
|
" grad_fn=<EmbeddingBackward>)\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"paris_vec = embedder(torch.tensor(vocab['paris']))\n",
|
|
"print(paris_vec)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"id": "pHTJlaeYaHVd"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"Word2Vec을 사용하여 동의어를 찾는 것은 흥미롭습니다. 다음 함수는 주어진 입력에 대해 가장 가까운 `n`개의 단어를 반환합니다. 이를 찾기 위해, 우리는 $|w_i - v|$의 노름을 계산합니다. 여기서 $v$는 입력 단어에 해당하는 벡터이고, $w_i$는 어휘에서 $i$번째 단어의 인코딩입니다. 그런 다음 배열을 정렬하고 `argsort`를 사용하여 해당 인덱스를 반환하며, 목록의 첫 번째 `n` 요소를 가져옵니다. 이는 어휘에서 가장 가까운 단어의 위치를 인코딩합니다.\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {
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|
"colab": {
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|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
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|
},
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"id": "NlZyi-_olFar",
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"outputId": "b5dbb163-88c4-4d5a-eaf2-6751f700e98c"
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|
},
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"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "execute_result",
|
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"data": {
|
|
"text/plain": [
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"['microsoft', 'quoted', 'lp', 'rate', 'top']"
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]
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},
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"metadata": {},
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"execution_count": 56
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}
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],
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"source": [
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"def close_words(x, n = 5):\n",
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" vec = embedder(torch.tensor(vocab[x]))\n",
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" top5 = np.linalg.norm(vectors.detach().numpy() - vec.detach().numpy(), axis = 1).argsort()[:n]\n",
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" return [ vocab.itos[x] for x in top5 ]\n",
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"\n",
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"close_words('microsoft')"
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]
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},
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|
{
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|
"cell_type": "code",
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|
"execution_count": null,
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|
"metadata": {
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|
"colab": {
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|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
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|
},
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"id": "-dQq7xeAln0U",
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"outputId": "66f768c3-c248-4bfd-ce4f-c8ffc6d0dd0d"
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "execute_result",
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
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"['basketball', 'lot', 'sinai', 'states', 'healthdaynews']"
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]
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},
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"metadata": {},
|
|
"execution_count": 51
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|
}
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],
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|
"source": [
|
|
"close_words('basketball')"
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|
]
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|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {
|
|
"colab": {
|
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
},
|
|
"id": "fJXqK26b29sa",
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|
"outputId": "78f0baba-ffd0-485a-dd87-0a12bedfd7fa"
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"output_type": "execute_result",
|
|
"data": {
|
|
"text/plain": [
|
|
"['funds', 'travel', 'sydney', 'japan', 'business']"
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|
]
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|
},
|
|
"metadata": {},
|
|
"execution_count": 77
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"close_words('funds')"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
"cell_type": "markdown",
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|
"metadata": {
|
|
"id": "My0VeTDd3Ji8"
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## 주요 내용\n",
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|
"\n",
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|
"CBoW와 같은 기발한 기법을 사용하여 Word2Vec 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 중심 단어를 기준으로 주변 단어를 예측하도록 훈련되는 skip-gram 모델을 직접 훈련해 보고, 그 성능이 얼마나 좋은지 확인해 보세요.\n"
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|
]
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|
},
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|
{
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|
"cell_type": "markdown",
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|
"metadata": {},
|
|
"source": [
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|
"\n---\n\n**면책 조항**: \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.\n"
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|
]
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}
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],
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"metadata": {
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"colab": {
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"collapsed_sections": [],
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"name": "CBoW-PyTorch.ipynb",
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"provenance": []
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},
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|
"interpreter": {
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|
"hash": "16af2a8bbb083ea23e5e41c7f5787656b2ce26968575d8763f2c4b17f9cd711f"
|
|
},
|
|
"kernelspec": {
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|
"display_name": "Python 3.8.12 ('py38')",
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|
"language": "python",
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|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.8.12"
|
|
},
|
|
"orig_nbformat": 4,
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|
"gpuClass": "standard",
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|
"coopTranslator": {
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|
"original_hash": "36df28efe3fe40b6fb0a7fa48fe3ea82",
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|
"translation_date": "2025-08-31T13:45:46+00:00",
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|
"source_file": "lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb",
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|
"language_code": "ko"
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|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
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|
"nbformat_minor": 0
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} |