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출력: file list로 출력됨train_forest_path = './mountainForest/mountainForest/train/forest/'train_forest_imgs = \[]for i in glob.glob(train_forest_path + '\*
1. 차원의 저주 1) 단어 수준으로 토큰화 > sent 0 : ['I', 'am', 'a', 'student.'] sent 1 : ['J', 'is', 'the', 'alphabet', 'that', 'follows', 'i.'] sent 2 : ['Is', 'sh
사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 과정 전체단어 및 문장 간 관련도 계산의미적 및 문법적 정보 함축“… 어머님 나 는 별 하나 에 아름다운 말 한마디 씩 불러 봅니다 …”CBoW 를 사용하면 표시된 단어 정보를 바탕으
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesfrom tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizernum_words = 100padding_size
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