반응형 텍스트마이닝2 Doc2vec 실습하기 Doc2vec은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 한 기술로, 문서나 문장들을 벡터 공간에 매핑하는 데 사용된다. 이 기술은 다음과 같은 상황에서 유용하게 쓸 수 있다. 유사성 측정: Doc2vec은 문서 간의 유사성을 측정하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 비슷한 주제를 가진 문서들을 찾거나 분류하는 데 도움이 된다. 추천 시스템: 사용자가 관심을 가질 만한 문서나 제품을 추천하는 데 사용할 수 있다. 사용자가 이전에 관심을 보인 내용과 유사한 문서를 추천하는 데 활용된다. 정보 검색: 사용자가 입력한 질문이나 검색어와 관련된 문서를 찾는 데 도움이 된다. Doc2vec은 문서의 내용을 이해하고 관련 있는 문서를 찾는 데 유용하다. 감정분석: 문서나 리뷰들의 감정(긍정적, 부정적 등)을 분석하.. 2023. 12. 2. Gensim을 활용한 토픽 모델링 Gensim 모델은 왜 쓰는가? Gensim 모델은 언제 쓰는가? 토픽 모델링 Gensim은 LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 같은 토픽 모델링 알고리즘을 제공한다. 이를 사용하여 대량의 문서에서 주제를 추출하고 문서가 다루는 주요 개념을 이해할 수 있다. 문서 유사성 분석: 문서 간 유사도를 계산하는 것은 문서 분류, 추천할때 쓸 수 있다. Gensim의 Doc2Vec과 같은 모델은 이러한 작업에 적합하다. 차원 축소: 텍스트 데이터의 차원을 축소하여 계산 효율성을 높이고, 더 나은 시각화를 가능하게한다. 예를 들어, Gensim의 Word2Vec 모델을 사용하여 단어를 벡터 공간에 맵핑할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅: Gensim은 분산 메모리 컴퓨팅을 지원하여 대용량 데이터.. 2023. 12. 2. 이전 1 다음 반응형
