
# 🍊 제주 방언 번역 모델 🍊
  -  표준어 -> 제주어
  -  Made by. 구름 자연어처리 과정 3기 3조!!
  - github link : https://github.com/Goormnlpteam3/JeBERT
  
## 1. Seq2Seq Transformer Model
  -  encoder :  BertConfig
  -  decoder :  BertConfig
  -  Tokenizer :  WordPiece Tokenizer
  
## 2. Dataset
  -  Jit Dataset
  -  AI HUB(+아래아 문자)_v2

## 3. Hyper Parameters
  -  Epoch :  10 epochs(best at 7 epoch)
  -  Random Seed :  42
  -  Learning Rate :  5e-5
  -  Warm up Ratio :  0.1
  -  Batch Size :  32

## 4. BLEU Score
  -  Jit + AI HUB(+아래아 문자) Dataset :  67.6
---
### CREDIT
  - 주형준 : wngudwns2798@gmail.com
  - 강가람 : 1st9aram@gmail.com
  - 고광연 : rhfprl11@gmail.com
  - 김수연 : s01090445778@gmail.com
  - 이원경 : hjtwin2@gmail.com
  - 조성은 : eun102476@gmail.com
{"license": "afl-3.0"}
transformers pytorch encoder-decoder text2text-generation license:afl-3.0 autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #encoder-decoder #text2text-generation #license-afl-3.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


#  제주 방언 번역 모델 
  -  표준어 -> 제주어
  -  Made by. 구름 자연어처리 과정 3기 3조!!
  - github link : URL
  
## 1. Seq2Seq Transformer Model
  -  encoder :  BertConfig
  -  decoder :  BertConfig
  -  Tokenizer :  WordPiece Tokenizer
  
## 2. Dataset
  -  Jit Dataset
  -  AI HUB(+아래아 문자)_v2

## 3. Hyper Parameters
  -  Epoch :  10 epochs(best at 7 epoch)
  -  Random Seed :  42
  -  Learning Rate :  5e-5
  -  Warm up Ratio :  0.1
  -  Batch Size :  32

## 4. BLEU Score
  -  Jit + AI HUB(+아래아 문자) Dataset :  67.6
---
### CREDIT
  - 주형준 : wngudwns2798@URL
  - 강가람 : 1st9aram@URL
  - 고광연 : rhfprl11@URL
  - 김수연 : s01090445778@URL
  - 이원경 : hjtwin2@URL
  - 조성은 : eun102476@URL
#  제주 방언 번역 모델 
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  -  Made by. 구름 자연어처리 과정 3기 3조!!
  - github link : URL ## 1. Seq2Seq Transformer Model
  -  encoder :  BertConfig
  -  decoder :  BertConfig
  -  Tokenizer :  WordPiece Tokenizer ## 2. Dataset
  -  Jit Dataset
  -  AI HUB(+아래아 문자)_v2 ## 3. Hyper Parameters
  -  Epoch :  10 epochs(best at 7 epoch)
  -  Random Seed :  42
  -  Learning Rate :  5e-5
  -  Warm up Ratio :  0.1
  -  Batch Size :  32 ## 4. BLEU Score
  -  Jit + AI HUB(+아래아 문자) Dataset :  67.6
--- ### CREDIT
  - 주형준 : wngudwns2798@URL
  - 강가람 : 1st9aram@URL
  - 고광연 : rhfprl11@URL
  - 김수연 : s01090445778@URL
  - 이원경 : hjtwin2@URL
  - 조성은 : eun102476@URL
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#transformers #pytorch #encoder-decoder #text2text-generation #license-afl-3.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 #  제주 방언 번역 모델 
  -  표준어 -> 제주어
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  - github link : URL ## 1. Seq2Seq Transformer Model
  -  encoder :  BertConfig
  -  decoder :  BertConfig
  -  Tokenizer :  WordPiece Tokenizer ## 2. Dataset
  -  Jit Dataset
  -  AI HUB(+아래아 문자)_v2 ## 3. Hyper Parameters
  -  Epoch :  10 epochs(best at 7 epoch)
  -  Random Seed :  42
  -  Learning Rate :  5e-5
  -  Warm up Ratio :  0.1
  -  Batch Size :  32 ## 4. BLEU Score
  -  Jit + AI HUB(+아래아 문자) Dataset :  67.6
--- ### CREDIT
  - 주형준 : wngudwns2798@URL
  - 강가람 : 1st9aram@URL
  - 고광연 : rhfprl11@URL
  - 김수연 : s01090445778@URL
  - 이원경 : hjtwin2@URL
  - 조성은 : eun102476@URL
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#transformers #pytorch #encoder-decoder #text2text-generation #license-afl-3.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
#  제주 방언 번역 모델 
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  - github link : URL## 1. Seq2Seq Transformer Model
  -  encoder :  BertConfig
  -  decoder :  BertConfig
  -  Tokenizer :  WordPiece Tokenizer## 2. Dataset
  -  Jit Dataset
  -  AI HUB(+아래아 문자)_v2## 3. Hyper Parameters
  -  Epoch :  10 epochs(best at 7 epoch)
  -  Random Seed :  42
  -  Learning Rate :  5e-5
  -  Warm up Ratio :  0.1
  -  Batch Size :  32## 4. BLEU Score
  -  Jit + AI HUB(+아래아 문자) Dataset :  67.6
---### CREDIT
  - 주형준 : wngudwns2798@URL
  - 강가람 : 1st9aram@URL
  - 고광연 : rhfprl11@URL
  - 김수연 : s01090445778@URL
  - 이원경 : hjtwin2@URL
  - 조성은 : eun102476@URL