DATA/NLP

[Topic Modeling] LSA(잠재 의미 분석)

해당 글은 아래의 위키독스를 기반으로 학습 후, 요약정리한 내용입니다. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문 - https://wikidocs.net/24949 LSA(잠재 의미 분석) BoW에 기반한 DTM이나 DTM의 단점을 보완하여 단어의 중요도에 따라 가중치를 부여한 TF-IDF는 기본적으로 단어의 빈도 수를 이용한 수치화 방법이기 때문에 단어의 의미를 고려하지 못한다는 단점이 있습니다. LSA는 BoW에 기반한 알고리즘의 한계점을 보완하는 대안으로 제시되었습니다. LSA를 이해하기 위해서는 아래의 수학적인 개념을 이해해야 합니다. 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition) 절단된 특이값 분해(Truncated SVD) 특이값 분해(SVD, Singular Value ..

[Topic Classification] 명사 추출

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