목록텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리 (3)

데이터 한 그릇

텍스트 유사도

텍스트 유사도 쿼라 데이터 사용(질의 응답 데이터) 비슷한 질문끼리 분류할 수 있다면, 미리 잘 작성된 답변을 중복 사용할 수 있게 된다. 질문들이 서로 유사한지 유사하지 않은지 유사도를 판별해야 한다. 데이터 EDA 데이터 불러오기 !kaggle competitions download -c quora-question-pairs import numpy as np import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pathlib import Path %matplotlib inline DATA_IN_PATH = './data_in/' train_data = pd.read_csv(DATA_IN_PATH ..
NLP/텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리 2022. 1. 28. 15:20
텍스트 분류(2) - 다양한 모델링 기법

모델링 1. 머신러닝 모델 : 선형 회귀 모델, 랜덤 포레스트 모델 등등 2. 딥러닝 모델 : 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등등 TF-IDF 를 활용한 모델 구현 TF-IDF 단어 임베딩 이후, Logistic Regression 모델을 활용한 감성 분류 모델을 만들 것.(머신러닝 감성 분석) DATA_IN_PATH = './data_in/' TRAIN_CLEAN_DATA = 'train_clean.csv' train_data = pd.read_csv(DATA_IN_PATH + TRAIN_CLEAN_DATA) reviews = list(train_data['review']) sentiments = list(train_data['sentiment']) 전처리된 데이터를 불러오고 revie..
NLP/텐서플로2와 머신러닝으로 시작하는 자연어처리 2022. 1. 27. 17:02
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