코딩하는 신학생의 넋두리

본 포스팅은 바라가브 스리니바사 디지칸, 『자연어처리와 컴퓨터언어학』, 마창수 역, 에이콘을 참고하여 만들어졌습니다. http://acornpub.co.kr/book/nlp-computational-linguistics 1. 젠심 소개 벡터는 더 나은 머신 러닝 분석을 위한 데이터를 준비하고 전처리하는 단계에 해당하는 내용이다. 텍스트와데이터를 준비하는 과정에 집중하는 것처럼 느껴질 수 있지만 이전에 말했듯이 "쓰레기가 입력되면 쓰레기가 출력된다"는 것을 기억하자. 텍스트를 머신러닝의 입력으로 사용하기 위해 텍스트를 숫자로 표현하는 방법, 특히 문자열을 벡터로 전환하는 방법을 알아본다. 표현(representations)과 변환에 대해 이야기할 때 BOW, TF-IDF, LSI 및 최근 인기를 끌고 있는..