오타 수정 (#642)

Author: JinVibe

beginner_source/text_sentiment_ngrams_tutorial.py

@@ -264,7 +264,7 @@ def evaluate(dataloader):
 # 기준(criterion)은 각 클래스에 대해 ``nn.LogSoftmax()`` 와 ``nn.NLLLoss()`` 를
 # 합쳐놓은 방식입니다.
 # `SGD <https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/optim/sgd.html>`__
-# optimizer는 확률적 경사 하강법를 구현해놓은 것입니다. 처음의 학습률은
+# optimizer는 확률적 경사 하강법을 구현해놓은 것입니다. 처음의 학습률은
 # 5.0으로 두었습니다. 매 에폭을 진행하면서 학습률을 조절할 때는
 # `StepLR <https://pytorch.org/docs/master/_modules/torch/optim/lr_scheduler.html#StepLR>`__
 # 을 사용합니다.

beginner_source/transformer_tutorial.py

@@ -136,7 +136,7 @@ def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
 #      pip install torchdata
 #
 # 어휘(vocab) 객체는 훈련 데이터셋(train dataset) 에 의하여 만들어지고, 토큰(token)을 텐서(tensor)로 수치화하는데 사용됩니다.
-# Wikitext-2에서 보기 드믄 토큰(rare token)은 `<unk>` 로 표현됩니다.
+# Wikitext-2에서 보기 드문 토큰(rare token)은 `<unk>` 로 표현됩니다.
 #
 # 주어진 1D 벡터의 시퀀스 데이터에서, ``batchify()`` 함수는 데이터를 ``batch_size`` 컬럼들로 정렬합니다.
 # 만약 데이터가 ``batch_size`` 컬럼으로 나누어 떨어지지 않으면, 데이터를 잘라내서 맞춥니다.