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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

    각주

    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” (미국 영어). 《fastText》. 2020년 11월 26일에 확인함. 
    7. ↑ “References · fastText” (영어). 《fasttext.cc》. 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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