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
- 감성분석
- sequential data
- 알파베타가지치기
- Enriching Word Vectors with Subword Information
- 사회연결망분석
- Google Cloud Platform
- 의미연결망
- sbert
- semantic network
- 구글클라우드플랫폼
- GCP
- hugging face
- type-hint
- word2vec
- ROC-AUC Curve
- 임베딩
- dynamic topic modeling
- Holdout
- 토픽모델링
- Meena
- 머신러닝
- Min-Max 알고리즘
- QANet
- 분류모델평가
- topic modeling
- degree centrality
- 동적토픽모델링
- 허깅페이스
- sensibleness
- word representation
Archives
- Today
- Total
목록lstm (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