🏁 머신러닝 | 딥러닝/텍스트 분석

2022.02.19 - [머신러닝 | 딥러닝/텍스트 분석] - [텍스트 분석] 1. 텍스트 분석의 이해 [텍스트 분석] 1. 텍스트 분석의 이해 프로젝트를 하면서 텍스트 분석을 접해볼 기회가 있었는데 완전한 이해를 하고 사용한 것은 아니라 오류도 많이 접해보았고 그래서 더욱 차근차근 텍스트 분석에 대해 공부해보려고 합니다! 텍 xod22.tistory.com 저번 포스팅에서 텍스트 분석의 이해에 대해 간단히 적어보았는데요! 오늘은 텍스트 분석의 프로세스 중 첫번째인 텍스트 전처리 및 정규화에 대해 공부해보려고 합니다! 문서에서 단어 기반으로 하여 피처를 뽑은 후에 피처에 벡터 값을 부여하는 작업이 필요하다. 하지만 피처에 벡터값을 부여하는 작업을 하기전! 본 데이터에 대한 전처리 작업이 필수적이다..! ..

프로젝트를 하면서 텍스트 분석을 접해볼 기회가 있었는데 완전한 이해를 하고 사용한 것은 아니라 오류도 많이 접해보았고 그래서 더욱 차근차근 텍스트 분석에 대해 공부해보려고 합니다! 텍스트 분석 NLP 와 텍스트 분석은 머신러닝이 발전한 이후에 분리해서 구분하는게 큰 의미가 없다. 하지만 굳이 구분을 하자면 다음과 같다. NLP 는 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하는데 중점을 두고 기술이 발전해왔다. 텍스트 분석은 비정형 데이터에서 의미있는 정보를 추출하는 것에 좀 더 중점을 두고 기술이 발전해왔다. NLP 는 텍스트 분석 기술 진보의 동력이라고 할 수 있으며, 따라서 NLP 가 발전함에 따라 텍스트 분석 기술도 발전해왔다. 또한 머신러닝은 NLP 와 텍스트 분석 기술 발전의 동력이라고 할 수 있으며,..