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최근 인터뷰에서 처음부터 자동 완성 기능을 설계하는 방법에 대해 질문했습니다 (질문은 의도적으로 매우 광범위했습니다).처음부터 자동 완성 기능을 디자인하십시오.
Markov 모델을 사용하는 것이 좋겠지 만, 그 이외에는 대답 할 수있는 방법이 전혀 없습니다.
이 기능을 설계하는 방법에 대해 더 잘 알 수 있습니까?
A
답변
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나는 자동으로 텍스트를 완성하는 방법에 대해 이야기하고 있다고 생각합니다. 예를 들어, 문장을 작성 중이며 문장 완성을위한 제안을하는 시스템이 있습니다. 그러면 가장 좋은 방법은 language modeling입니다. 통계 언어 모델은 일련의 단어에 대한 확률 분포입니다. 간략하게 알기 위해 스탠포드 출신의 tutorial을 살펴 보시기 바랍니다. 이 튜토리얼에서는 N-gram 언어 모델링 및 Markov 가정에 대해 설명합니다.
고급 기술, 특히 심층 학습 기술을 사용하는 데 관심이 있으시면이 관련 최신 연구 작품을 검색 할 수 있습니다. 깊은 학습 기술은 많은 NLP 응용 프로그램에서 효과적임이 입증되었습니다. 예를 들어
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- Smart Reply: Automated Response Suggestion for Email 구글 조사에서
- Microsoft research sentence completion challenge -이이 문제에 대한 많은 논문이 당신이 웹 검색을 통해 찾을 수 있습니다. 이 문제에 대한 가장 최근의 작업은 Exploiting Linguistic Features for Sentence Completion입니다.
심층 학습 기술을 사용하여 요즘과 관련된 많은 밀접하게 관련된 NLP 응용 프로그램을 찾을 수 있습니다. 언어 모델링을 기반으로 고급 기술로 간주 할 수 있습니다.