Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- jvm.py
- tweepy
- centos8
- ShallowCopy
- ELASTIC
- Java
- rest api
- gensim
- pip install mariadb
- elastic search
- 파이썬
- MariaDB
- ChromeDriverManager
- Jpype
- 백준
- js
- pandas
- 완주하지못한선수
- 나무자르기
- Pythonic
- 토픽모델링
- bulk post
- Python.h
- pyLDAvis
- KONLPY
- git bash
- dead lock
- dataframe
- bs4
- 프로그래머스
Archives
- Today
- Total
목록LDA (1)
부리부리부리

텍스트 데이터를 학습하는 기법 중에 토픽 모델링이 있다. 토픽 모델링 중에서도 LDA를 이용한 프로젝트이다. LDA는 쉽게말하면 수많은 문서들에 쓰인 단어들을 이용해 모델을 학습시키는데 이 학습된 모델에 문서 하나를 Input 하면 이 문서가 어떤 TOPIC들로 이루어져있는지, 그 TOPIC들이 문서를 구성하는 크기(빈도)는 어떻게 되는지 알 수 있다. 데이터로는 공훈전자사료관에서 제공하는 독립유공자공적조서를 활용한다. https://e-gonghun.mpva.go.kr/user/RewardOpenAPI.do?goTocode=50001 출처: https://joyhong.tistory.com/138#topic=0&lambda=1&term= [옳은 길로..] import pandas as pd csv = ..
딥러닝
2022. 2. 7. 18:48