Spring과 Python을 사용한 텍스트 분류

• Mecab을 사용해 형태소분석을 하고 RNN, LSTM, BiLSTM을 사용해 훈련을 하며 모델을 생성한다.
• 훈련 결과를 Spring을 통해 시각적으로 제공한다.
• 실험 결과 주피터와 STS에서 실행하는 것에서 정확도, 훈련 시간, 손실값(val_loss, val_acc, train_loss, train_acc)에 약간의 차이가 있었다.
• 성능 비교는 STS에서 실행한 기준으로 비교하였다.
• 또한 매 훈련마다 정확도, 훈련 시간, 손실값(val_loss, val_acc, train_loss, train_acc)이 달라지지만 대부분 소수점 셋째자리에서 차이를 보일뿐 큰 차이는 보이지 않는다.

Version of this program

• tf.version

  1.13.1

• import numpy

  numpy.version.version

  1.16.1

• keras.version

  2.3.1

• pip install tensorflow-gpu==2.0

RNN, LSTM, BiLSTM

세 가지 모델의 텍스트 카테고리 분류 성능을 비교한다.