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전자 장치에 있어서,적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,입력 문장에 포함된 문법 오류를 교정하도록 학습된 제1 신경망 모델의 학습을 위한 제1 입력 문장에 대한 정보 및 제1 출력 문장에 대한 정보를 포함하는 학습 데이터를 획득하고,상기 학습 데이터를 바탕으로 상기 제1 입력 문장에 대한 정보에 대응되는 변동값을 획득하고, 상기 제1 입력 문장에 대한 정보 및 상기 변동값을 바탕으로 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하고,상기 제2 입력 문장에 대한 정보 및 상기 제1 출력 문장에 대한 정보를 바탕으로 상기 제1 신경망 모델을 학습시키는전자 장치
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제1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 신경망 모델에 대한 손실 함수의 값이 기설정된 값보다 커지도록하는 값을 상기 변동값으로 획득하는 전자 장치
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제2 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 입력 문장에 대한 정보 및 상기 제1 출력 문장에 대한 정보를 상기 손실 함수에 입력하여 제1 손실 값을 획득하고,상기 제1 손실 값을 미분하여 상기 변동값을 획득하는 전자 장치
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제1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 입력 문장에 대한 정보를 입력 문장에 대한 정보를 바탕으로 변동값을 획득하도록 학습된 제2 신경망 모델에 입력하여 상기 변동값을 획득하는전자 장치
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제1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 변동값 및 상기 변동값의 크기를 조절하기 위한 하이퍼파라미터를 바탕으로 상기 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하는전자 장치
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제1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 입력 문장에 대한 정보를 상기 제1 신경망 모델에 입력하여 제2 출력 문장에 대한 정보를 획득하고,상기 제1 출력 문장에 대한 정보와 상기 제2 출력 문장에 대한 정보의 차이가 기설정된 값보다 작아지도록 상기 제1 신경망 모델을 학습시키는전자 장치
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7
전자 장치의 제어 방법에 있어서,입력 문장에 포함된 문법 오류를 교정하도록 학습된 제1 신경망 모델의 학습을 위한 제1 입력 문장에 대한 정보 및 제1 출력 문장에 대한 정보를 포함하는 학습 데이터를 획득하는 단계;상기 학습 데이터를 바탕으로 상기 제1 입력 문장에 대한 정보에 대응되는 변동값을 획득하는 단계; 상기 제1 입력 문장에 대한 정보 및 상기 변동값을 바탕으로 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하는 단계; 및상기 제2 입력 문장에 대한 정보 및 상기 제1 출력 문장에 대한 정보를 바탕으로 상기 제1 신경망 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는제어 방법
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8
제7 항에 있어서,상기 변동값을 획득하는 단계는,상기 제1 신경망 모델에 대한 손실 함수의 값이 기설정된 값보다 커지도록하는 값을 상기 변동값으로 획득하는 제어 방법
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제8 항에 있어서,상기 변동값을 획득하는 단계는,상기 제1 입력 문장에 대한 정보 및 상기 제1 출력 문장에 대한 정보를 상기 손실 함수에 입력하여 제1 손실 값을 획득하고,상기 제1 손실 값을 미분하여 상기 변동값을 획득하는제어 방법
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10
제7 항에 있어서,상기 변동값을 획득하는 단계는,상기 제1 입력 문장에 대한 정보를 입력 문장에 대한 정보를 바탕으로 변동값을 획득하도록 학습된 제2 신경망 모델에 입력하여 상기 변동값을 획득하는제어 방법
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제7 항에 있어서,상기 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하는 단계는,상기 변동값 및 상기 변동값의 크기를 조절하기 위한 하이퍼파라미터를 바탕으로 상기 제2 입력 문장에 대한 정보를 획득하는제어 방법
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12
제7 항에 있어서,상기 제1 신경망 모델을 학습시키는 단계는,상기 제2 입력 문장에 대한 정보를 상기 제1 신경망 모델에 입력하여 제2 출력 문장에 대한 정보를 획득하고,상기 제1 출력 문장에 대한 정보와 상기 제2 출력 문장에 대한 정보의 차이가 기설정된 값보다 작아지도록 상기 제1 신경망 모델을 학습시키는제어 방법
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제7 항 내지 제12 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적인(non-transitory) 기록매체
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