recipes/Captum_Recipe.py 오탈자 수정 (#983)

* Captum Recipe 번역 개선: attribution 용어 일관성, 불필요한 역슬래시 제거

* recipes_source/recipes/Captum_Recipe.py 오탈자 수정: attribution 표기 통일 및 역슬래시 제거 (fixes #976)

* 잘못된 경로 recipes/recipes/Captum_Recipe.py 삭제

* 수정: 속성 병기 규칙 반영 및 표현 정리

* Resolve: 충돌 표식 제거 및 최종본 반영

* Resolve: 충돌 표식 제거 및 최종본 반영

* Resolve: 충돌 표식 제거 및 최종본 반영

* Resolve: 충돌 표식 제거 및 최종본 반영

* Resolve: 충돌 표식 제거 및 최종본 반영

Author: Brdy8294

recipes_source/recipes/Captum_Recipe.py

@@ -61,7 +61,7 @@
 
 
 ######################################################################
-# 속성(attribution) 계산하기
+# 속성 계산하기
 # -------------------------------
 
 
@@ -99,10 +99,10 @@
 # \ ``GuidedBackprop``\ , \ ``Guided GradCam``\ , \ ``DeepLift``\ ,
 # 그리고 \ ``GradientShap``\과 같은 많은 알고리즘을 제공합니다.
 # 이러한 모든 알고리즘은 초기화할 때 모델을 호출 가능한 \ ``forward_func``\ 으로 기대하며
-# 속성(attribution) 결과를 통합해서 반환하는 ``attribute(...)`` 메소드를 가지는
+# 속성 결과를 통합해서 반환하는 ``attribute(...)`` 메소드를 가지는
 # ``Attribution`` 의 서브클래스 입니다.
 #
-# 이미지인 경우 속성(attribution) 결과를 시각화 해보겠습니다.
+# 이미지인 경우 속성 결과를 시각화 해보겠습니다.
 #
 
 ######################################################################
@@ -112,7 +112,7 @@
 
 ######################################################################
 # Captum의 \ ``visualization``\ 유틸리티는 그림과 텍스트 입력 모두에 대한
-# 속성(attribution) 결과를 시각화 할 수 있는 즉시 사용가능한 방법을 제공합니다.
+# 속성 결과를 시각화 할 수 있는 즉시 사용가능한 방법을 제공합니다.
 #
 
 import numpy as np
@@ -148,7 +148,7 @@
 
 ######################################################################
 # 만약 데이터가 텍스트인 경우 ``visualization.visualize_text()`` 는
-# 입력 텍스트 위에 속성(attribution)을 탐색할 수 있는 전용 뷰(view)를 제공합니다.
+# 입력 텍스트 위에 속성을 탐색할 수 있는 전용 뷰(view)를 제공합니다.
 # http://captum.ai/tutorials/IMDB_TorchText_Interpret 에서 자세한 내용을 확인하세요.
 #