1. Preprocessing

• 데이터 수집 (크롤링 등)
• 데이터 전처리 (정규표현식 등으로 기호, 공백 삭제)

2. Tokenization

• 형태소 분석 (지도학습 or 비지도학습) -> 대부분 명사 추출

3.Token Embedding

• 자연어-> 벡터화 작업
• 임베딩 기법 비교 (Word2Vec, Glove, LDA 등 툴 적용하는 단계)

4. Document Embedding

• Machine learning, Deep learning 알고리즘 사용
• 감정분석, 군집화(clustering)등 기법 적용

점프 투 파이썬

선형대수

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction and Word Vectors

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

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