$ python sketch.py
...
step : 970,cost : 0.0117462
step : 980,cost : 0.0115485
step : 990,cost : 0.0113553
out = 이것을 띄어쓰기하면 어떻게 될까요
out = 아버지가 방에 들어가신다.

$ python train.py --train=train.txt --validation=validation.txt --model=model --iters=30

$ python inference.py --model=model < test.txt
...
model restored from model/segm.ckpt
out = 이것을 띄어 쓰기하면 어 떻게 될까요.
out = 아버지가 방에 들어 가신다.
out = SK이노베이션, GS, S-Oil, 대림산업, 현대중공업 등 대규모 적자를 내던
out = 기업들이 극한 구조조정을 통해 흑자로 전환하거나
out = 적자폭을 축소한 것이영 업이익 개선을 이끈 것으로 풀이된다.


$ python train.py --train=big.txt --validation=validation.txt --model=model --iters=30

$ python inference.py --model=model < test.txt
out = 이것을 띄어쓰기하면 어떻게 될 까요.
out = 아버지가 방에 들어 가 신다.
out = SK이노베이션, GS, S-Oil,대림산업, 현대 중공업등대규모적자를 내던
out = 기업들이 극한 구조조정 을 통해 흑자로 전환하거나
out = 적자폭을 축소한 것이 영업이 익개선을 이 끈것으로 풀이 된 다.

# it seems that training data is not enough...

# word2vec : https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/models/embedding
# preprocessing for character-based
$ python tochar.py < bigbig.txt > bigbig.txt.char

# train word2vec
$ mkdir emb
$ python word2vec_optimized.py --train_data=bigbig.txt.char --eval_data=questions-words.txt --embedding_size=200 --save_path=emb

# test word2vec
$ cd segm-lstm
$ python test_word2vec.py --embedding_size=200 --model_path=emb
...
가
=====================================
가                  1.0000
감                  0.9716
알                  0.9695
니                  0.9681
기                  0.9680
런                  0.9659
쥬                  0.9640
...

# you can dump embedding by using embedding_dump() in test_word2vec.py
$ python test_word2vec.py --embedding_size=200 --model_path=emb --embedding_dump=1
# now you have embeddings data in emb/embedding.pickle

$ python train_emb.py --train=big.txt --validation=validation.txt --embedding=emb --model=model_emb --iters=30

$ python inference_emb.py -e emb -m model_emb < test.txt
out = 이것을 띄어쓰기하면 어떻게 될 까요.
out = 아버지가 방에 들어가 신다.
out = SK이노베이션, GS, S-Oil, 대림산업, 현대중공업등대규모적자를 내던
out = 기업들이 극한 구조조정을 통해 흑자로 전환하거나
out = 적자폭을 축소한 것 이 영업이익개선을 이 끈것으로 풀이된 다.

# prepare bigbig.txt(53548 news articles)
$ python train_emb.py --train=bigbig.txt --validation=validation.txt --embedding=emb --model=model_emb --iters=3
...
53545 th sentence ... done
53546 th sentence ... done
53547 th sentence ... done
seq : 2,validation cost : 7.31046978633,validation accuracy : 0.905555615822
save model(final)
end of training

# it takes 3 days long. ;;

$ python inference_emb.py -e emb -m model_emb < test.txt
out = 이것을 띄어쓰기하면 어떻게 될 까요.
out = 아버지가 방에 들어가 신다.
out = SK 이 노베이션, GS, S-Oil, 대림산업, 현대중공업등대규모적자를 내던
out = 기업들이 극한 구조조정을 통해 흑자로 전환하거나
out = 적자폭을 축소한 것이 영업이 익개선을 이 끈것으로 풀이 된다.

$ python inference_emb.py -e emb -m model_emb
유치원음악회가열리는날입니다.
out = 유치원음악회가 열리는 날 입니다.
친구들은커서무엇이되고싶습니까
out = 친구들은 커서 무엇이 되고 싶습니까