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Natural Language Processing63

[2025-1] 김지원 - Forecasting price movements using technical indicators: Investigatingthe impact of varying input window length 논문 제목:  Forecasting price movements using technical indicators: Investigatingthe impact of varying input window length논문 인용수: 237회논문 정보 : Neurocomputing 저널에 2017년 개제된 논문논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231217311074 1. 소개머신러닝/딥러닝을 활용한 Financial forecasting은 입력 feature로 Techniqal Indicator(TI)들을 사용한다.여기서 말하는 TI란 주식 시장에서 차트 분석에 많이 사용되는 지표들인데 예를 들어 RSI, MA, EMA, ATR, ADM.. 2025. 3. 30.
[2025-1] 이루가 - GloVe: Global Vectors for Word Representation 논문 링크: https://nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf Abstract: Glove 모델은 의미 있는 하위 구조를 갖춘 벡터 공간을 생성하며 최근의 단어 유추(word analogy) 작업에서 75%의 정확도를 달성함으로써 입증된다. 또한 단어 유사성 및 개체명 인식(NER) 작업에서도 관련 모델보다 우수한 성능을 보인다. 1. Introduction의미론적 벡터 공간 모델은 언어에서 각 단어를 실수 값 벡터로 표현 → 정보 검색, 문서 분류, 질의 응답, 개체명 인식, 구문분석 등의 다양한 작업에서 기능적 요소로 사용됨대부분의 단어 벡터 방법은 벡터 쌍 간의 거리 또는 각도를 주요 평가 기준으로 삼지만 최근 단어 벡터 공간의 세부 구조를 조사하기 위해 단어 유추(word a.. 2025. 3. 29.
[2025-1] 정유림 - GNN (GCN, GraphSAGE, GAT) PaperGCN : https://arxiv.org/abs/1609.02907GraphSAGE :https://arxiv.org/abs/1706.02216GAT : https://arxiv.org/pdf/1710.10903 1. 그래프 데이터 기본 개념그래프는 노드(Vertex)와 엣지(Edge) 로 이루어지며, 이를 수학적으로 다음과 같이 표현합니다.인접 행렬 (Adjacency Matrix), 노드 간 연결 관계를 나타냄.노드의 특징 행렬 (Feature Matrix), 각 노드의 feature 값을 포함. (초기 Feature가 GNN을 거치면서 학습되고, 최종적으로 Embedding이 됩니다.)  2. 그래프로 표현할 수 있는 데이터 예시분자 구조: 원자들이 노드, 결합이 엣지로 표현됨.소셜 네트.. 2025. 3. 16.
[2025-1] 백승우 - Can Large Language Models Grasp Legal Theories? Enhance Legal Reasoning with Insights from Multi-Agent Collaboration Can Large Language Models Grasp Legal Theories? Enhance Legal Reasoning with Insights from Multi-Agent CollaborationWeikang Yuan, Junjie Cao, Zhuoren Jiang, Yangyang Kang, Jun Lin, Kaisong Song, Tianqianjin Lin, Pengwei Yan, Changlong Sun, Xiaozhong Liu. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024. 2024.aclanthology.orgMotivationsLegal 분야에서는 LLMs를 이용해서 법 이론을 충분히 이해하고 복잡.. 2025. 3. 7.