귀퉁이 서재

이전 장에서 BOW에 대해 알아봤고, BOW의 피처 벡터화는 카운트 기반 벡터화(CountVectorizer)와 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 기반 벡터화가 있다고 했습니다. 이번장에서는 CountVectorizer와 TF-IDF에 대해 알아보겠습니다. 이번 장 역시 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저), 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문(유원주 저)을 요약정리했습니다. 카운트 기반 벡터화 이전 장에서 BOW(Bag of Words) 모델에서의 피처 벡터화 수행 방법에 대해 설명했습니다. 그와 마찬가지로, 단어 피처에 값을 부여할 때, 각 문서에서 해당 단어가 나타나는 횟수, 즉 Count를 부여하는 경우를 카운트 벡터화라고 합니다. ..