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matplotlib에서 boxplot 예쁘게 그리기
boxplot을 예쁘게 그립시다. 지금 값들에 outlier가 있는가 없는가를 확인하려면 boxplot을 그리는 게 좋습니당. 아웃라이어가 얼마나 많은지, 어느 정도에서 다른 값들을 모두 버리는게 좋은지 등등은 boxplot으로 확인하는게 좋다고...
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·⏱ 2m
subplot의 사이즈를 각각 다르게 조절합시다!
subplot의 사이즈는 어떻게 조절할 수 있을까요? 전체 figure에서 한번에 조절할 수있는 방법이 있는건가 싶었는데(아마도 있긴 있겠지만), grid로 한번에 넘겨주는 게 더 깔끔한 것 같아요. 네 여기서는 gridspec이라는 것을 사용해...
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·⏱ 16m
document를 클러스터링해봅시당
document clustering 뭐, 지금까지 간단하게 자연어 전처리 해주는 것들(영어에 대해서만)과 워드임베딩 등을 했습니다. 대략 어떤 메소드들이 있는지에 대해서 아주 간단하게 발을 담궈 보았고, 이제는 이것들을 어떻게 활용할지에 대한 고...
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·⏱ 12m
textblob, nltk를 활용하여 간단하게 텍스트 처리합시다.
text에 간단한 전처리를 하기 위해 textblob, nltk를 사용합시다. 사실 nlp에서 가장 중요한 것은 데이터 전처리입니다. 텍스트는 너무 중구난방이라서, 깔끔하게 정리해주는 게 굉장히 중요하고 또 필요합니다. 따라서 여기서는 비교적 단...
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·⏱ 14m
natural language processing을 해보장
one-hot encoding to word embedding 요즘 아무래도 포스팅이 중복되는 느낌들이 있습니다. 제가 이 블로그를 공부하면서 그 과정을 계속 쓰기 때문에 이 포스트 또한 지난 번에 쓴 내용들과 겹치는 부분들이 있을 것 같습니다....
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·⏱ 4m
subplot으로 그림을 더 예쁘게 만듭시다.
word-embedding을 하고 그 결과를 뿌려주는 과정에서, 학습을 많이 할수록, '의미적으로 유사한 단어들이 모인다'는 것을 보여주려고 하는데, 매번 똑같은 그림을 여러번 보여주는 것보다는 하나의 figure안에 으로 넣어주는 것이 훨씬 예...
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·⏱ 3m
matplotlib로 그린 그림에 text를 추가합시다.
matplolib로 그림 그릴 때, text 표시하기. 을 통해 만든 결과를 를 통해 2차원 공간에 표시하고 있는데, 이 때 각 위치에 text를 표시해주는 것이 좋아서 표시해주는 방법을 정리하기로 합니다. 말고도 도 있는데, 의 경우는 폰트의 ...
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·⏱ 7m
clustering을 해봅시다.
how to cluster 키워드 분석 중. 키워드를 활용해서 키워드 네트워크를 만들었고, 따라서 여기서 adjancency matrix or bi-adjancency matrix를 만들 수 있다. 여기까지는 됐고, 이 말은 다시 말하면, 개별 ...
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·⏱ 51m
R&D knowledge map again
후 키워드 네트워크부터 다시 합시다. 데이터 전처리부분은 거의 다 한 것 같아요. 맨 끝에 설명하겠습니다. 이제는 정말 단일한 데이터 집단을 모은게 아닐까 싶습니다. 키워드 네트워크를 구성했을 때, 만든 네트워크에서 잘못된 노드 들이 있는 경우가...
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·⏱ 5m
understand networkx better.
일반적으로 쓰는 networkx 의 function들은 centrality, draw, add/remove node and edges 가 다인데, 이 외에도 꽤나 유용한 함수들이 많이 있습니다. 이것들을 좀 정리해두는 것이 필요하다고 생각됨. n...
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·⏱ 5m
structural equivalence를 활용해 두 노드 간의 등위성을 분석해봅시다.
네트워크 상에서 비슷한 역할을 하는 노드를 찾아봅시다! structural equivalence, '구조적 등위성'으로 표현할 수 있을텐데, 네트워크 상에서의 연결성을 확인해보면, 두 노드가 '의미적으로 비슷하다'는 것을 의미하는 성질입니다. 대...
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·⏱ 8m
bipartite graph를 다룰 거에요!!
bipartite graph를 다뤄 봅시다. author keyword 와 index keywords 는 서로 다른 의미를 가집니다. 하나의 논문에는 author keyword와 index keyword가 둘 다 있는데, 이 edge를 중심으로 ...
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·⏱ 16m
데이터를 필터링합시다.
작업일지 제가 궁극적으로 하려는 것은 '저자 키워드'를 필터링 하려는 것입니다. 'small and medium enterprise' 와 'sme'는 같은 의미를 가집니다. 그렇다면 이 두 가지가 모두 표현될 필요는 없겠죠. 따라서 이를 변환하고...
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·⏱ 9m
word embedding을 해봅시다.
word embedding이 뭔가요. 도 많이 들어 봤고, 도 많이 들어봤습니다. 어떻게 '되는 것인지'는 모르지만, 어떻게 쓸 수 있는 줄은 알고 있습니다. 아주 간단하게 말하면, 를 벡터로 표현한다는 것이겠죠. 기존에도 워드를 벡터화 하려는 ...
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·⏱ 7m
network를 이쁘기 위해서 공부를 합니다.
사실 해보니까 매우 간단하네요. 예전에도 이걸 정리를 해뒀던 것 같은데, 매번 여기저기 둬서 없어졌습니다. 괜히 node size, edge width를 weight에 따라서 알아서 조절하려고 하지 말고, 그냥 cmap을 이용해서 간단하게 하는 ...
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·⏱ 1m
python에서 warning 무시하기
python으로 작업할 때 warning을 무시하자 python으로 작업하다보면(특히 ) 이런저런 warning이 뜹니다. 물론 버그의 원인이 되므로 매우 중요하지만, 이걸 하나하나 다 고치다보면 진짜 복창이 터지거든요. 그래서 저는 종종 무시할...