자연어처리 2

자연어 처리 왕초보 가이드

프로그래머스에서 진행한 KDT, 구글 머신러닝 부트캠프 과정에서 주로 vision 관련 AI 위주로 공부했는데, 입사 후 졸지에 자연어 처리를 빠른 시일 내에 마스터하라는(!!) 이야기를 들었다. 물론 강의 커리큘럼에 NLP 내용이 없었던 것은 아니지만, 프로젝트도 비전 관련해서 했기 때문에 '나 바쁜데 지금 필요없어' 라며 대충 대충 넘겼던 것이 화근이 되고 말았다. 진짜 처음부터 차근차근 공부하기 위해 정리한 리스트와 공부 과정 * 현재 공부하고 있는 것* https://wikidocs.net/book/2155 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 공부한 내용을 설명할 수 있을 정도로 정리하기 위해 기술 블로그가 아닌 책 형식으로 정리하고 있습니다. 잘 모르는 사람이 봐도 이해될 정도로 글을 쓰는 태도..

[W13D4] NLP : 문서분류

문서 분류(Text Classification) 문서 분류란? (자연어 처리 중 가장 중요한 분야, 다양한 세부 응용 분야가 있음, 가장 흔히 접할 수 있는 분야) 텍스트를 입력으로 받아 텍스트가 어떤 종류의 범주에 속하는지를 구분하는 작업 이 자체가 하나의 과제일 수도 있고, 이 과제의 결과물이 다른 작업을 위한 input이 되기도 한다. 다양한 문서 분류 주제들 문서의 범주, 주제 분류 예: CS 논문의 CS 주제분류 (multi-label classification - 하나의 논문이 여러 개의 주제로 분류될 수도 있음) 이메일 스팸 분류 감성 분류 예 영화: 리뷰가 긍정적/부정적? 제품: 새로운 아이폰에 대한 대중의 반응? 정치: 이 정치인에 대한 사람들의 생각? 예측: 감성 분류를 기반으로 선거 ..