꿈 많은 사람의 이야기

파이썬으로 딥러닝을 해봅시다!이번 포스팅은 파이썬(python)의 케라스(keras) 딥러닝 라이브러리를 이용해서자연어 처리(NLP)를 해봅니다. 데이터는 네이버 영화 평점 데이터를 활용합니다.사실 이 딥러닝을 한지는 꽤 되었습니다.모두의 연구소에서 진행한 모두콘(moducon)때에 자연어 처리 대회가 있었는데요그때 참여했던 소스입니다. 당시는 3등을 했습니다(정확도가 별로 높지는 않지만..)1, 2등 분들의 코드나, 아이디어를 얻고 싶어서 모두연에 요청도 했는데 ㅠ끝내는 받지 못했네요 ㅠㅠ아무튼 저는 아래와 같은 방식으로 자연어 처리 딥러닝을 진행했습니다. 먼저 형태소 분석기가 인식하지 못할 단어를 모아서 구축했습니다.자연어 처리에서 형태소 분석기는 자주 사용하는데요저는 은전한닢(mecab)을 자주 사..

자연어 처리를 공부하면서 읽는 책(https://wikibook.co.kr/nlp/) 내용중에 유사도에 대해서 나온 내용이 있어 해당 내용과 더불어 각종 자료를 찾아 정리합니다. 유사도는 문장이 유사한지 측정해야 할 때 사용합니다. 텍스트 유사도에서 사용되는 것입니다. 자주 쓰이는 유사도 자카드 유사도 유클리디언 유사도 맨하탄 유사도 코사인 유사도 가 있습니다. 유클리디언은 유클리디안 거리(Euclidean Distance)을 이용하고 맨하탄 유사도는 맨하탄 거리(Manhattan Distance)를 이용하는 등의 특징이 있죠 하나씩 정리를 해봅니다 1. 자카드 유사도 자카드 유사도(자카드 지수)는 두 문장을 각각 단어의 집합으로 마든 뒤 두 집합을 통해 유사도를 측정하는 방식 중 하나입니다. 측정하는 ..

안녕하세요! 요즘 날씨가 갑자기 추워졌네요. 건강 조심하세요 지난 주에 카카오 형태소 분석기(khaiii)설치 및 은전한닢(mecab)과 비교를 했었습니다.https://lsjsj92.tistory.com/408궁금하신 분들은 해당 글 보시면 되겠습니다. 이 글을 올리고 나서 몇몇 분들이 이런 말씀을 해주셨습니다.'실제 데이터셋 성능 비교'와 '실행 시간 비교'를 해달라고 요청이 조금 있었습니다.(아무래도 NLP, 자연어 처리에서는 성능이 중요하니까요)그래서 이번 포스팅은 실제 데이터셋 성능 비교를 할 것입니다.LSTM 모델을 기반으로 문서 카테고리 분류를 해볼 것입니다. 또한, 형태소 분석기를 돌리면서 성능 시간도 측정해봅니다.(시간상 mecab과 비교뿐이 못했습니다.) 데이터셋은 몇개 못했습니다. 저..

그저께 금요일. 정신없던 오전 일정을 마치고 잠시 점심시간까지 쉴 겸 텐서플로우 코리아 페이스북을 들어갔다근데 갑자기 눈에 확 보이는 소식! IT쪽에서는 농담반 진담반으로 갓카오라고 불리우는 카카오에서 딥러닝 기반 형태소 분석기가 나왔다고 한 소식이었다!헐 이게 뭐지 싶었다.기존에는 보통 konlpy나 nltk를 많이 사용했는데(본인은 mecab, 은전한닢을 자주 사용) 딥러닝 기반 형태소 분석기라니!그래서 좀 시간이 비는 일요일에 해봐야겠다~ 라고 생각하고 있었다.블로그에 올려야하나 말아야 하나 고민도 했는데 마침 케라스 코리아에서 이 주제에서 얘기 하다보니까 공유해달라는 말씀이 있으셔서 이렇게 블로그에 적어본다. (참고로 저는 초보자입니다.. 자연어처리와 딥러닝은 독학으로 시간 날 때 공부하고 있구요..