100.daum.net백과사전통로여객또는 승무원이 차내를 통과 하기 위한 부분, 차량을 연결하는 경우에 여객 또는 승무원이 한 방향의 차량에서 다른 방향의 차량으로 가기위한 부분을 관통로(gangway)라 한다.백과사전 검색 더보기출처: 기계공학대사전
namu.wikiDark Passage/리그 오브 레전드 - 나무위키11튀르키예의 리그 오브 레전드 프로 게임단.
창단
2011년
약칭
DP
개요주요 기록행적멤버전 멤버2024.05.25웹문서 검색 더보기Dark Passage - 나무위키Galakticos - 나무위키holy-jjjae.tistory.comStatistics.holic[NLP] DPR: Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering12현재 Retrieval 쪽을 공부할 일이 생겨서 오랜만에 논문 리뷰 글을 써본다. 이번 게시물에서는 DPR을 제안한 논문인 Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering 논문이다. https://arxiv.org/abs/2004.04906 Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering Open-domain question...2024.05.26블로그 검색 더보기historylibrary.netThe HERITAGE TRIBUNE[아일랜드고고학] (1) 신석기시대 거석기념물 Passage tomb3딸린 무덤들이 있다. 우리 고고학이 흔히 횡혈식 석실분橫穴式石室墳이라 일컫는 무덤이 아일랜드에도 물론 있다. 이런 무덤을 영어권인 저짝에서는 실로 간단히 passage tomb 이라 표현하는데, 이는 풀어 쓰면 tomb with passage라, 이 경우 passage는 무덤 밖과 안쪽을 연결하는 통로를 말한다. 이런 횡혈식석실분을...스톤헨지거석기념물passage tomb아일랜드고고학아일랜드신석기시대2024.04.23limeh.tistory.come_u_n_h_yConTextual Masked Auto-Encoder for Dense Passage Retrieval23Abstract DPR(Dense Passage Retrieval)의 목표 query와 passages의 dense representations을 기반으로 대규모의 말뭉치에서 query와 관련된 passages를 검색하는 것 최근에는 dense retrieval 성능 향상을 위해 사전 학습된 언어 모델을 개선하는 연구를 진행. CoT-MAE (ConTextual Masked Auto-Encoder) : self...2024.02.19deepdata.tistory.com통계학 세상passage의 indexing을 도와주는 FAISS 라이브러리 소개3편하고 어떤 size에도 가능하지만 large scale에 특화되어 있다고함 C++가 backbone이지만 python으로 wrapping되어 있어서 python으로도 쉽게 사용가능 passage vector의 indexing과정을 도와준다고함 FAISS는 indexing을 효과적으로 해준다고함?? 2. 사용방법 train data로 passage vector를 준비하고 index train을...clusteringMRCNLP머신러닝딥러닝indexingFAISS기계독해similarity search2024.03.21query와 passage의 similarity search를 근사(approximation)시키는 법통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기이재형영화 분야 크리에이터영화: 패시지(The Passage)12영화 패시지(The Passage)는 나치를 피해 겨울의 피레네 산을 넘는 과학자 가족과 그 길잡이를 맡은 안내원의 이야기를 그린 영화로서 1979년에 제작되었다. 나치를 피해 필사적으로 피레네 산을 넘는 가족, 그리고 그 뒤를 쫓은 잔인하기 짝이 없는 독일군의 이야기가 피레네 산맥을 배경으로 숨 가쁘게 전개된다. 나치...나치과학자영화리뷰2022.11.14브런치스토리 검색 더보기jsdysw.tistory.comjsdyswPassage Retrieval - Sparse Embedding, TF-IDF1. Sparse Embedding문장에 포함된 단어들의 등장 여부를 기록하는 vector를 만드는 방법이다. vector의 차원은 vocab의 크기가 된다. 이를 Bag of Words라고 한다. 위 그림의 예시는 unigram 방식이다. bigram방식으로 BoW를 구성한다고 하면 'It was' 가 1이 되고 'was the'가 1이 된다. 하지만 단어가 많을 수록 벡터의 차원이 기하급수적으로 커진다. 단어가 단순히 등장했다/안했다를 1/0으로 나타낼 수도 있지만 등장 횟수를 벡터에 담을 수도 있다. TF-IDF는 좀 더 advanced한 방법이다. 이런 sp2. TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)TF는 단어의 등장 빈도를 의미한다. 단순히 단어의 등장 횟수를 기록할 수도 있지만(Raw Count) normalization을 적용해서 전체 문서에서 단어가 차지하는 비중을 기록할 수도 있다. IDF는 단어가 제공하는 정보의 양을 의미한다. 어떤 단어가 모든 document에서는 자주 등장하지 않는데 특정 문서에서는 자주 등장한다면 그 단어는 중요한 정보라고 볼 수 있다. it was 같은 단어는 거의 모든 문장에 들어가 있을 수 있다. 그럼 it 같은 term의 DF('it')는 매우 클 것이고 IDF('it')은 작은 값을3. TF-IDF 구해보기실험 데이터는 위와 같다. 문서들의 TF를 구해보면 위와 같다. 문서들의 IDF를 구했다. '주연은'의 경우는 모든 문서에 등장 빈도가 높기 때문에 IDF 스코어가 낮은게 보인다. 두 테이블을 곱해서 TF-IDF 스코어를 구해보자. 각 문서가 가진 고유한 단어가 TF-IDF가 높은 걸 볼 수 있다. 반대로 자주 출현하는 단어는 tf-idf score가 낮다. 이제 임베딩은 끝났다. 사용자의 질의(Q)와 가장 유사도가 높은 문서(D)를 구할때 대표적으로 cosine 유사도를 (Inner product) 활용할 수 있을 것이다.4. BM25TF-IDF를 바탕으로 문서의 길이까지 고려하여 스코어를 구하는 방식이다. 대표적으로 추천 시스템, 검색 엔진에서 자주 쓰인다고 한다. 상대적으로 짧은 문서에서 단어가 매칭된 경우 더 큰 가중치를 부여한다.14문장에 포함된 단어들의 등장 여부를 기록하는 vector를 만드는 방법이다. vector의 차원은 vocab의 크기가 된다. 이를 Bag of Words라고 한다. 위 그림의 예시는 unigram 방식이다. bigram방식으로 BoW를 구성한다고 하면 'It was' 가 1이 되고 'was the'가 1이 된다. 하지만 단어가 많을 수록 벡터의 차원이 기하급수적으로 커진다. 단어가 단순히 등장했다/안했다를 1/0으로 나타낼 수도 있지만 등장 횟수를 벡터에 담을 수도 있다. TF-IDF는 좀 더 advanced한 방법이다. 이런 sp2024.02.14티스토리 검색 더보기story.kakao.com박 한나박 한나 - 카카오스토리north and the south, kings in Judah continued to strive to follow the word of God. In today's passage, we see two kings, Asa and Jehoshaphat, who made efforts to obey God's will. Asa removed...2024.05.01카카오스토리 검색 더보기영화 크리에이터 보기
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