반응형 NLP3 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. Word2vec 실습해보기 Word2vec은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 사용되는 기술로, 단어를 벡터 공간에 표현하는 것이다. Word2vec은 언제 사용하는가? 단어의 의미 파악: Word2vec는 단어의 문맥적 의미를 벡터로 변환함으로 이를 통해 컴퓨터가 단어의 의미를 이해하고, 비슷한 의미를 가진 단어들을 찾을 수 있게한다. 효율적인 계산: 벡터 형태로 단어를 표현하면, 단어 간의 관계를 수학적으로 계산하기 용이하다. 예를 들어, 단어 간의 유사도를 계산할 수 있다. 언어 모델 향상: Word2vec를 사용하여 얻은 단어 벡터는 다양한 NLP 작업에서 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 된다. 예를 들어, 기계 번역, 문서 분류, 감정 분석 등에 사용된다. 다양한 .. 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
