코딩하는 신학생의 넋두리

본 포스팅은 『텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리』를 참고하여 만들어졌습니다. https://wikibook.co.kr/nlp-tf2/ 영어로 이루어진 영화 리뷰 데이터를 분류하겠다. 우리가 접할 수 있는 영화 리뷰 분류 문제들이 많은데, 그 중에서 캐글 대회의 데이터를 활용해 실습을 해보자. Bag of Words Meets Bags of Popcorn Use Google's Word2Vec for movie reviews www.kaggle.com 1. 문제소개 영어 텍스트 분류 문제중 캐글의 대회인 워드 팝콘 문제를 활용할 것이다. 이 문제를 해결하면서 텍스트 분류 기술을 알아보겠다. 먼저 워드 팝콘이 어떤 문제인지 알아보자. 1) 워드 팝콘 워드 팝콘은 인터넷 데이터베이스(IMDB)에서 ..

본 포스팅은 『텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리』를 참고하여 만들어졌습니다. https://wikibook.co.kr/nlp-tf2/ 텍스트 분류(Text Classification)는 자연어 처리 문제 중 가장 대표적이고 많이 접하는 문제다. 자연어 처리 기술을 활용해 특정 텍스트를 사람들이 정한 몇 가지 범주(Class)중 어느 범주에 속하는지 분류하는 문제다. 분류해야 할 범주의 수에 따라 문제를 구분하기도 하는데 보통 2가지 범주에 대해 구분하는 문제를 이진 분류(Binary classfication) 무제라 한다. 그리고 3개 이상의 범주에 대해 분류하는 문제를 통틀어 다중 범주 분류(Multi class classfication) 문제라 한다. 텍스트 분류 문제는 우리 주변에서 쉽게..