2018 마이크로소프트웨어 기사를 통해 오신분은 이곳을 참고하세요.

• Seq2Seq with Attention
• Gluon 기반 Hybridize
• 공개 학습셋 (from https://github.com/jungyeul/korean-parallel-corpora) 기반 학습
• multi gpu 학습 옵션 제공
• Variable Sentence Length 학습

• Python 3.5 이상
• MXNet 1.0 이상
• tqdm, konlpy, stemming, gensim

• 아키텍처

• seq2seq

• Attention

• bi-directional GRU encoder

• 영한 교차 임베딩 학습

• Beam Search 구현

• 임베딩 학습

python main.py --embedding 

• 번역 모형 학습

CUDA_VISIBLE_DEVICES='4,5,6,7' python main.py --train --gpu-count 4 --batch-size 100

• 번역 모형 테스트

python main.py --test --init-model "models/trained_model.params" 

kor > 오바마는 대통령이다.
오바마는 대통령이다.
eng > obama is a presid .
kor > 좋은 아침.
좋은 아침.
eng > good morn
kor > 북한은 핵무기를 가지고 있다.
북한은 핵무기를 가지고 있다.
eng > north korea has a nuclear weapon .
kor >

• models/trained_model.params
  1. rmsprop(batch size : 100, lr : 0.01) : 7 epocs
  2. sgd (batch size : 100, lr : 0.01) : 33 epocs