# 상호 정보량 ## 개요 **상호 정보량**(Mutual Information, MI)은 정보이론에서 두 확률변수 간의 상관관계를 측정하는 중요한 개념입니다. 즉, 한 변수에 대한 정보가 다른 변수에 대해 얼마나 많은 정보를 제공하는지를 수치적으로 나타냅니다. 상호 정보량은 통계학, 기계학습, 신호처리, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 변수 간의 종속...
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"주제 모델링"에 대한 검색 결과 (총 7개)
# 학술 논문 그래 ## 개요 학술 논문 그래프(Academic Paper Graph)는 학술 논문 간의 관계를 그래프 구조 표현한 데이터 모델이다. 이는 각 논문 **노드**(Node)로, 인용(Citation), 공저(Co-authorship), 주제 유사성(Thematic Similarity) 등의 관계를 **에지**(Edge)로 표현하여 학문적 ...
# LDA (Lat Dirichlet Allocation) ## 개요 **LDA**(Latent Dirichlet Allocation, 잠재 디리클레 할당) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는주제 모델**(Topic Modeling) 기 중 하나입니다. 주로 문서 집합(corpus) 내에서 잠...
# Okt: 한국어 자연어 처리를 위한 형태소 분석기 OktOpen Korean Text)는 한국어 자연어 처리(NLP)를 위해 개발된 오픈소스 형태소 분석기입니다. 주로 **한국어 텍스트를 형태소 단위로 분리하고 품사 태깅**하는 데 사용되며, Python 환경에서 쉽게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. Okt는 기존의 다양한 한국어 형태소 분석기들에 ...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...
# Latent Semantic Analysis ## 개요 **잠재 의미 분석**(Latent Analysis, LSA)은 자연 처리(Natural Language Processing, NLP)야에서 문서 간의 의미적 유사성을 추출하기 위해 개발된 통계적 기법이다. LSA는 단어와 문서 간의 관계를 행렬 형태로 표현한 후, 차원 축소 기법을 활용하여 잠...
# 단어-문서 행렬 ## 개요 **단어-문서 행렬**(Term-Document Matrix, TDM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 정보 검색(Information Retrieval) 분야에서 텍스트 데이터를 수치화하여 분석하기 위한 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 이 행렬은 여러 문서의 집합에서 각 ...