Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 동적토픽모델링
- Meena
- 의미연결망
- 감성분석
- sbert
- 분류모델평가
- word representation
- QANet
- Min-Max 알고리즘
- 구글클라우드플랫폼
- dynamic topic modeling
- word2vec
- hugging face
- 사회연결망분석
- semantic network
- 토픽모델링
- ROC-AUC Curve
- 알파베타가지치기
- 허깅페이스
- degree centrality
- sensibleness
- Enriching Word Vectors with Subword Information
- Google Cloud Platform
- sequential data
- 머신러닝
- GCP
- 임베딩
- topic modeling
- Holdout
- type-hint
Archives
- Today
- Total
목록감성분석 (1)
Dev.log
LSTM을 활용한 영문 트위터 감성분석 모델
안녕하세요 이번 포스팅에서는 LSTM을 활용한 영문 트위터 감성분석 모델에 대해 진행하겠습니다. 1. 감성분석이란? 감정 분석은 정서적 상태와 주관적인 정보를 체계적으로 식별, 추출, 정량화 및 연구하기 위해 자연어 처리, 텍스트 분석, 전산 언어학 및 생체 인식을 사용하는 것을 말합니다 2. LSTM 3. 데이터셋 해당 모델 제작을 위해 사용된 데이터셋은 Kaggle에서 개최한 Tweet Sentiment Extraction 내의 영문 트위터 데이터를 활용하였습니다. 데이터셋의 경우 아래의 링크에서 다운 및 확인 하실수 있습니다. www.kaggle.com/c/tweet-sentiment-extraction Tweet Sentiment Extraction Extract support phrases fo..
자연어처리
2021. 2. 6. 03:07