패스트텍스트

패스트텍스트
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패스트텍스트(fastText)는 페이스북의 AI 리서치(FAIR) 연구소에서 만든 워드 임베딩 및 텍스트 분류 학습용 라이브러리이다.[1][2][3][4] 이 모델을 사용하면 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 또는 지도 학습 알고리즘을 만들 수 있다. 페이스북은 294개 언어로 사전 학습된 모델을 제공한다.[5][6] 여러 논문에서 패스트텍스트가 사용하는 기술을 설명한다.[7][8][9][10]

같이 보기

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각주

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  1. Mannes, John. “Facebook's fastText library is now optimized for mobile”. 《TechCrunch. 2018년 1월 12일에 확인함. 
  2. Ryan, Kevin J. “Facebook's New Open Source Software Can Learn 1 Billion Words in 10 Minutes”. 《Inc.. 2018년 1월 12일에 확인함. 
  3. Low, Cherlynn. “Facebook is open-sourcing its AI bot-building research”. 《Engadget. 2018년 1월 12일에 확인함. 
  4. Mannes, John. “Facebook's Artificial Intelligence Research lab releases open source fastText on GitHub”. 《TechCrunch. 2018년 1월 12일에 확인함. 
  5. Sabin, Dyani. “Facebook Makes A.I. Program Available in 294 Languages”. 《Inverse. 2018년 1월 12일에 확인함. 
  6. “Wiki word vectors”. 《fastText》 (미국 영어). 2020년 11월 26일에 확인함. 
  7. “References · fastText”. 《fasttext.cc》 (영어). 2021년 9월 8일에 확인함. 
  8. Bojanowski, Piotr; Grave, Edouard; Joulin, Armand; Mikolov, Tomas (2017년 6월 19일). “Enriching Word Vectors with Subword Information”. arXiv:1607.04606 [cs.CL]. 
  9. Joulin, Armand; Grave, Edouard; Bojanowski, Piotr; Mikolov, Tomas (2016년 8월 9일). “Bag of Tricks for Efficient Text Classification”. arXiv:1607.01759 [cs.CL]. 
  10. Joulin, Armand; Grave, Edouard; Bojanowski, Piotr; Douze, Matthijs; Jégou, Hérve; Mikolov, Tomas (2016년 12월 12일). “FastText.zip: Compressing text classification models”. arXiv:1612.03651 [cs.CL]. 

외부 링크

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