자연어처리2 Feature Extract : NLP [한국어 텍스트 데이터를 활용한 영화 리뷰 분류] (2) preds = clf.predict(x_test_tfidf)########################################################################################### Empty Module #6# 입력: BoW 형태로 변환된 (N, M) 크기의 데이터# 출력: 등장 빈도가 적은 단어들을 제외한 (N, m) 크기의 더 작은 데이터# 힌트# 1. 먼저 전체 데이터에서 각 단어가 등장한 횟수를 세어보세요.# 2. 그 다음, 등장 횟수가 50회 미만인 단어들을 찾습니다.# 3. 해당 단어들을 데이터에서 제거하는 코드를 작성합니다.# 4. 설계를 잘 하고 구현을 시작해야 어렵지 않습니다.######################################.. 2024. 6. 10. Feature Extract : NLP [한국어 텍스트 데이터를 활용한 영화 리뷰 분류] (1) 0. Overview(1) 목적자연어 텍스트 데이터, 특히 한국어 데이터를 머신러닝에 활용할 수 있는 벡터 형태의 데이터로 가공하는 과정을 학습한다.같은 데이터를 두 가지 주어진 방법으로 가공하는 과정을 통해, 여러가지 방법론을 비교하고 선택하는 과정을 경험한다.(2) 데이터셋본 데이터셋은 네이버 영화 서비스에 사용자들이 남긴 리뷰들로 구성되었습니다.데이터셋에는 길이 제한이 없는 리뷰글과, 해당 리뷰가 영화에 대한 긍정적 리뷰인지, 혹은 부정적 리뷰인지의 여부가 포함되어 있습니다.자연어(Natrual Language) 데이터, 그 중에서도 우리가 사용하는 한국어 데이터를 전처리하여 텍스트 데이터를 머신러닝을 적용하는 과정을 통해, 데이터 전처리와 특징 추출의 과정을 배워보시길 바랍니다.(3) 자연어 처리.. 2024. 6. 10. 이전 1 다음
