'📚 스터디' 카테고리의 글 목록 (3 Page)

[텍스트마이닝] 2-2. 문서 유사도 - 스타벅스 네이버 문서 유사도 구하기

2023.06.19

지난번에 배운 BoW, DTM, TF-IDF, 유클리디안 유사도, 코사인 유사도를 활용하여 직접 크롤링한 '스타벅스' 관련 기사 데이터셋으로 문서 유사도를 구하는 실습을 진행해 보았다. 자세한 코드들은 깃허브를 참고하길 바란다. 1. 데이터 확인 및 전처리 데이터를 df라는 변수에 저장하고 확인해 보았다. df.head() 제목 언론사 날짜 URL 네이버뉴스_URL 오늘(1/1) 코스트코 정상영업, 지점별 1월 휴무일·영업시간 '확인하세요' 핀포인트뉴스 2023.01.01. http://www.pinpointnews.co.kr/news/articleView... NaN 호랑이 가고 검은 토끼 온다…유통가 ‘토끼 마케팅’ 활발 인더뉴스 2023.01.01. https://www.inthenews.co.kr..

📚 스터디/NLP

[텍스트마이닝] 2-1. 텍스트 표현과 문서 유사도

2023.06.19

텍스트마이닝 스터디 두 번째 주차에는 BoW와 N-gram, TF-IDF, Euclidian Distance와 Cosine Similarity 등에 관해 학습했다. 자세한 코드들은 깃허브 참고하길 바란다. 1. 텍스트를 숫자로 표현하는 방법 텍스틀을 숫자로 표현하는 방법에는 국소 표현과 연속 표현이 있다. 국소 표현에는 BoW, N-gram, One-hot Vector이 포함되며, 연속 표현에는 LSA, Word2Vec, Glove 등이 포함된다. 이 중, 국소 표현인 BoW에 대해 중점적으로 학습했다. 2. Bow BoW란, Bag of Words의 약자로, 단어의 등장 순서를 고려하지 않는 빈도수 기반의 단어 표현 방법이다. BoW는 다음 두 가지 특징을 지닌다: 각 단어에 고유한 정수 인덱스를 부여..

📚 스터디/NLP

[텍스트마이닝] 1. 텍스트 분석

2023.06.17

이번에 NLP 중 텍스트마이닝에 관한 자료들을 가지고 스터디를 해보게 되었다. 첫 주차에는 간단하게 텍스트 분석에 관해 알아보고, 코드를 작성해보았다. 자세한 코드들은 깃허브 참고하길 바란다. 1. 텍스트마이닝, 텍스트 분석, 자연어 처리의 차이 시작하기에 앞서 위 세 용어들의 차이를 알아보고 시작하자. 텍스트마이닝: 텍스트 데이터를 활용한 모든 작업 텍스트 분석: 좁은 의미의 텍스트(문서)의 특성 파악하는 것 자연어 처리: 텍스트마이닝을 위한 텍스트 처리 작업 2. 텍스트 분석의 종류 텍스트 분석의 종류는 다음과 같다: 텍스트 선별: 원하는 정보를 가진 텍스트만 추출 텍스트 정보 추출: 한 텍스트 내에서 원하는 정보를 추출 텍스트 주제 찾기: 빈도 분석, 토픽 모델링 등을 활용 텍스트 분류: Logis..

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[텍스트마이닝] 2-1. 텍스트 표현과 문서 유사도

[텍스트마이닝] 1. 텍스트 분석

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