# TF-IDF ## 개 TF-IDF(Term Frequencyverse Document Frequency) 자연어 처리(NLP와 정보 검색Information Retrieval) 분야에서 널 사용되는 **텍스트 데이터의 중요도를 수치화하는 가중치 기**입니다. 이은 특정 단어(term)가 하나의 문서(document) 내에서 얼마나 중요한지를 평가하기...
검색 결과
"TF-IDF"에 대한 검색 결과 (총 45개)
# TF-IDF 가중 평균베딩 ## 개요 -IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 ...
# TF-IDF ## 개요 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는어처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터의 중요도를 수치화 대표적인 통계적 측정 기법입니다. 이 방법은 특정 단어가 하나의 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지(빈도)와 동시에 전체 문서 집합(corpus) 내에서 그 단어가 얼마나 희소하게 ...
# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...
# 주성분 분석 개요 **성분 분석**( Component Analysis, PCA은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 축소하면서도 데이터의 주요 정보를 최대한 보존하는 **선형 차원 축소 기법**이다. PCA는 머신러닝, 통계학 데이터 시각화, 패턴식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며 특히 데이터의 복잡성을 줄이고 노이즈를 제거하며 시각화를 용이...
# 검색 시스템## 개요 **검색 시스템Search System)은 사용자가 특정 정보를 빠르고 정하게 찾을 수 있도록 도와주는 소프트웨어 기반의 기술 체계입니다 현대 정보기술 환경에서 검색 시스템은 웹 검색 엔진, 기업 내 문서 검색, 전자상거래 상품 검색, 데이터베이스 쿼리 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이 시스템은 대량의 데...
문서 간 유사도 ## 개요 문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 ...
# 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 ...
# 유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화,...
# 학술 논문 요약 개요 **학술문 요약**(Academic Paper Sumization)은 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의용 기술 중 하나로, 학적으로 작성된 논문의 주요 내용을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 의미합니다. 이 기술 연구자, 학생, 전문가들이 방대한 양의 학술 자료를 빠르게 이해하고 정보를 ...
# 기업 리포트 요약 ## 개요 기업 리포트 요약은 자연어처리(N Language Processing, NLP)술의 응용야 중 하나로, 기업이 발행한 재무 보고서, 사업 보고서 지속가능성 보고서, 연례 보고서 등의 긴 텍스트 문서를 분석하여 핵심 정보를 간결하고 명확하게 요약하는 기술을 의미한다. 이 기술은 투자자, 경영진, 분석가, 정책 입안자 등 다...
# 해싱 트릭## 개요 **해싱 트**(Hashing Trick)은 기 학습 및 데이터 과학 분야 고차원의 범주형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP)나 대규모 범주형 피처를 다룰 때, 원-핫 인코딩(Oneot Encoding)과 같은 전통적인 인코 방식이 메모리와 계산 자원을 과도하게 소모하는 문제를 해결하기 위해 제안...
기사 요약 ## 개요 기사 요약(Articlemarization)은 자연어(Natural Language Processing, NLP) 기의 주요 응용 분야 중 하나로, 긴 기사나 텍스트의 핵심을 간결하고 정확하게 요약하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 사용자가 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 빠르게 습득할 수 있도록 돕는 기사 요약 기술은 뉴스 플...
# 희소성 ## 개요 **희소성**(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 **0** 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양...
# 데이터 전처리 데이터 전처리(Data Preprocessing)는 데이터 과학 프로젝에서 분석 또는 기계 학습 모델을 구축하기 전에 원시 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 의미합니다. 현실 세계의 데이터는 대부분 불완전하고, 일관되지 않으며, 중되거나 노이즈가 포함되어 있어 그대로 사용 경우 분석 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 데이터 전...
# 텍스트 요약## 개요 **텍스트 요약**( Summarization)은 자연어처리(Natural Language Processing, NLP)의 주요 응용 기술 중 하나로, 주어진 텍스트의 핵심 내용을 보하면서 그 길이를 줄여 요약본 생성하는 작업을 말한다. 정보 과부하 시대에 대량의 텍스트 데이터 효율적으로 소화하고 이해하기 위해 텍스트 요약 기술은...
# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...
# 고차원 희소 데이터 ## 개요 **고차원 희소 데이터**(High-dimensional sparse data)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 특성의 수가 매우 많지만 각 데이터 포인트가 실제로 값을 가지는 특성은 극히 일부에 불과한 데이터를 의미한다. 이러한 데이터는 텍스트, 유전자 정보, 추천 시스템, 이미지 ...
# 정보 검색 ## 개요 **정보 검색**(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 ...
희소성 ##요 자연어처리(NLP Natural Language Processing) 분야 **희소성**(sparsity)은 언어 데이터의 중요한 특 중 하나로, 고차원 벡터 공간에서 대부분의 요소가 0인 현상을 의미합니다. 이 특히 단어를 수 형태로 표현하는 **임베딩**(embedding) 기술의 초기 단계인 **희소 표현**(sparse repres...