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[딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문] 4. 카운트 기반의 단어 표현 - 4) TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)

목차 4. 카운트 기반의 단어 표현(Count based word Representation) 4.4. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 4.4.1. TF-IDF(단어 빈도-역 문서 빈도, Term Frequency-Inverse Document Frequency) (1) tf(d,t) : 특정 문서 d에서의 특정 단어 t의 등장 횟수 (2) df(t) : 특정 단어 t가 등장한 문서의 수 (3) idf(d,t) : df(t)에 반비례하는 수 4.4.2. 파이썬으로 TF-IDF 직접 구현하기 4.4.3. 사이킷런을 이용한 DTM과 TF-IDF 실습 4. 카운트 기반의 단어 표현 4.4. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Docum..
IT/Data Science 2021. 10. 12. 18:05
[딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문] 4. 카운트 기반의 단어 표현 - 3) 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM)

목차 4. 카운트 기반의 단어 표현(Count based word Representation) 4.3. 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM) 4.3.1. 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM)의 표기법 4.3.2. 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM)의 한계 (1) 희소 표현(Sparse representation) (2) 단순 빈도 수 기반 접근 4. 카운트 기반의 단어 표현 4.3. 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM) 이번 챕터에서는 각 문서에 대한 BoW 표현 방법을 그대로 갖고와서 서로 다른 문서들의 BoW들을 결합한 표현 방법인 문서 단어 행렬(Document-Term Matrix, DTM..
IT/Data Science 2021. 10. 12. 11:31
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