목록데이터사이언스 (4)

Tech for good

.iteritems() 함수

iteritems(): returns an iterator of the dictionary's list in the form of (key, value) tuple pairs -> 딕셔너리로 부를 수 있는 함수 / 키 값과, 밸류 값의 리스트를 부른다. 아래의 형태로 많이 쓰인다. for k, v in dic.iteritems(): ...
IT/Data Science 2021. 10. 29. 09:51
텍스트 전처리(Text preprocessing) - 표제어 추출(Lemmatization) & 어간 추출(Stemming)

https://wikidocs.net/21707 03) 어간 추출(Stemming) and 표제어 추출(Lemmatization) 이번 챕터에서는 정규화 기법 중 코퍼스에 있는 단어의 개수를 줄일 수 있는 기법인 표제어 추출(lemmatization)과 어간 추출(stemming)의 개념에 대해서 알아 ... wikidocs.net * 위의 책을 참고하여 작성된 글입니다. 목차 1. 표제어 추출(Lemmatization) 2. 어간 추출(Stemming) 3. 표제어 추출(Lemmatization)과 어간 추출(Stemming) 비교 정규화 기법 중 코퍼스에 있는 단어의 개수를 줄일 수 있는 기법으로 표제어 추출(lemmatization)과 어간 추출(stemming)이 있다. 이 두 작업은 서로 다른 ..
IT/Data Science 2021. 9. 28. 09:43
[Reading a thesis every week] Continual learning for named entity recognition(2021)

Amazon과 University of Illinois at Chicago(UIC)에서 얼마전 발표한 논문이다. https://www.amazon.science/publications/continual-learning-for-named-entity-recognition Continual learning for named entity recognition Amazon’s Global Real Estate & Facilities (GREF) team has an exciting opportunity for a data scientist to join the Global Workplace team (GWX).Our team is global in vision and structure, supporting ou..
IT/Data Science 2021. 5. 30. 11:33
한국어 임베딩 - 1. 서론

한국어 임베딩(Sentence Embeddings Using Korean Corpora) - 이기창 지음 / NAVER Chatbot Model 감수 목차 1. 서론 1.1. 임베딩이란 1.2. 임베딩의 역할 1.2.1. 단어 / 문장 간 관련도 계산 1.2.2. 의미적 / 문법적 정보 함축 1.2.3. 전이 학습 1.3. 임베딩 기법의 역사와 종류 1.3.1. 통계 기반에서 뉴럴 네트워크 기반으로 1.3.2. 단어 수준에서 문장 수준으로 1.3.3. 룰 -> 엔드투엔드 -> 프리트레인/파인 튜닝 1.3.4. 임베딩의 종류와 성능 1. 서론 1.1. 임베딩이란 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 임베딩(Embedding)이란, 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 ..
IT/Data Science 2021. 4. 13. 16:41
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