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- 이런 감상평 댓글 너무 좋습니다. 다른 분들은 어떻게 생각하는지 알 수 있어서 마⋯
- 책을 읽긴 했지만 잘 머리 속에 정리 되지 않았던 흐름이 잘 정리되었습니다. 감사⋯
- 아이구 읽어주셔서 고맙습니다. 새해 복 많이 받으세요 😀
- 저도 최근에 이방인 제목만 알고 있다가, 한번 읽어보려고 구매했는데, 너무나 잘 ⋯
- 고맙습니다 :)
- 항상 잘 보고 있습니다 좋은 하루 되세요 :)
- 별 거 아닌 내용인데 이렇게 댓글 남겨주셔서 고맙습니다 :)
- 좋은 글에 대한 감사함을 댓글로 표현합니다. 자세한 설명글 감사합니다.
- OpenCV 버전 4부터는 findContours()가 값을 두 개만 리턴합니다.⋯
- 맨 앞에 im2는 빼야하는 듯 합니다.
- 혹시 im2, contour, hierarchy = cv2.findContour⋯
- 예, 이해하신 흐름이 맞습니다. 다만 '전체적인 분류 성능'을 어떻게 정의하냐에⋯
- 글 감사합니다. 궁금한 부분이, 프로세스가 다음 stump으로 넘어갈때, 샘플링⋯
- 👍
- 표로 정리해주셔서 이해가 한번에 잘 됐어요
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귀퉁이 서재
NLP - 11. 워드투벡터(Word2Vec)
Word2Vec은 워드 임베딩(Word Embedding) 방법론 중 하나입니다. Word2Vec을 설명하기 앞서 아래 예시를 한번 보겠습니다. 한국 - 서울 + 파리 = 프랑스 어머니 - 아버지 + 여자 = 남자 아버지 + 여자 = 어머니 직관적으로 이해하시는 분들도 있을 겁니다. 첫번째 예시를 보면 우선 한국이라는 단어에서 수도에 해당하는 서울을 빼줍니다. 한국에서 서울이라는 특성을 뺐으니 나라에 해당하는 껍데기 의미만 남아있을 겁니다. 거기에 파리를 더해주면 프랑스가 됩니다. 나라에 해당하는 껍데기에 파리라는 프랑스 수도를 더해주니 그 단어는 프랑스가 되는 것입니다. 마지막 예에서는 아버지에 여자라는 요소를 더해주면 어머니가 된다는 뜻입니다. Word2Vec을 활용하면 위와 같이 단어 간 관계를 파..
자연어 처리 (NLP)
2020. 6. 16. 22:41