NLP
1.텍스트 벡터화
Word2Vec의 대중화 이전에, 텍스트의 분포를 활용하여 텍스트를 벡터화하는 아이디어를 들여다보자. 단어 빈도를 이용한 벡터화(1) Bag of Words(2) Bag of Words 구현해보기(3) DTM과 코사인 유사도(4) DTM의 구현과 한계점(5) TF-
2022년 3월 7일
2.Word imbedding
자음의 범위 : ㄱ ~ ㅎ모음의 범위 : ㅏ ~ ㅣ완성형 한글의 범위 : 가 ~ 힣한글, 공백을 제외한 모든 문자를 표현하는 regex : \[^ㄱ-ㅎㅏ-ㅣ가-힣 ]케라스로 원-핫 인코딩 간단히 해보자여기서 단어장 크기에 +1을 해준 이유는, 0번 단어에 패딩토큰을 넣
2022년 3월 7일