Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 다층 퍼셉트론
- 모두의 딥러닝
- 최소자승법
- 머신러닝
- 기술통계학
- 가설검정
- 자연어 처리
- Django
- 텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리
- student t분포
- Pandas
- 히스토그램
- 오래간만에 글쓰네
- word2vec
- 텍스트 분류
- 파이썬 pandas
- 코사인 유사도
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2
- 구글 BERT의 정석
- rnn
- 은준아 화이팅
- F분포
- 감성분석
- 기초통계
- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
- 차원축소
- 군집화
- 결정계수
- numpy
- 회귀분석
Archives
- Today
- Total
목록단어 임베딩 (1)
데이터 한 그릇
딥러닝 자연어 처리
인간의 말을 컴퓨터가 알아듣게 만드는 처리 컴퓨터는 인간의 말을 그대로 이해할 수 없다. 컴퓨터가 알아들을 수 있게 언어를 가공해서 줘야만 한다. 즉, 전처리 작업이 필요하다. 텍스트의 토큰화 텍스트가 존재한다면 이를 단어별, 문장별, 형태소별로 나눌 수 있다. 입력된 텍스트를 잘게 나누는 과정을 토큰화(Tokenization) 라고 한다. from tensorflow.keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence text = '해보지 않으면 해낼 수 없다. 오늘 저녁은 뭘 먹지' result = text_to_word_sequence(text) print(result) 결과 : ['해보지', '않으면', '해낼', '수', '없다', '오늘', '저녁은..
딥러닝/모두의 딥러닝
2022. 1. 6. 12:51