gensim - Core Tutorial - Core Concept
2-line summary gensim의 기본 개념인 Document, corpus, vector, model에 대해서 정리하였습니다. gensim은 "같은 document일지라도 corpus가 다르면 다른 형태로 vector화된다는 것"을 가정...
2-line summary gensim의 기본 개념인 Document, corpus, vector, model에 대해서 정리하였습니다. gensim은 "같은 document일지라도 corpus가 다르면 다른 형태로 vector화된다는 것"을 가정...
2-line summary 몇개만 label되어 있는 graph를 대상으로 node classification을 수행함. 특히, similarity 기반 graph를 만들고 이로부터 node clasisfication을 수행하여 일종의 data ...
1-line summary image에 대해 similarty에 기반한 graph를 만들고, 이를 통해 unlabelled data를 효과적으로 labeling하는 방법을 제시. Semi-Supervised Learning Using Gaussi...
3-line summary SimRank는 "비슷한 사람에 의해서 가리켜지면, 비슷한 사람일 것이다"라는 가정에 기반한 node, similarity 계산법. 여기서 중요한 것은 "비슷한"이라는 말로, recursive의 형태로 "비슷함"을 적용...
단어간 유사성이 이상하게 되어요! 저는 파이썬 자연어처리 라이브러리인 spacy를 사용해서, 단어간 유사성을 비교할때가 있습니다. 그런데 말이죵, 이상하게 유사성이 제대로 안 나올 때가 많습니다. 예를 들어서 아래 코드를 실행하면, 다음처럼, 정...
기존 학습된 벡터들에 새로운 벡터들을 넣어주고 싶어요. 이미 spacy에는 꽤 잘 작동하는 워드투벡이 있습니다. 간단한 처리를 할때는 그냥 이걸 사용해주는 것이 훨씬 좋죠. 그런데, 없는 경우들이 있씁니다. 저는 특수한 분야의 텍스트를 다루는데,...
intro 저는 지금 텍스트 분석을 하고 있습니다. 이 과정에서 주어진 문장들에서 (subject, verb, object)의 형식으로 요소를 추출해내는 방법을 찾고 있습니다. 물론 를 써도 되는데, 사실 얘는 약간, 너무 덩치가 크고, 무거워요...
edit-distance "abc", "abcd"는 얼마나 비슷할까요? 혹은 정량적으로 어떻게 비슷한 정도를 측정할 수 있을까요? 간단하게 두 스트링을 비교해보면 캐릭터 하나만 추가되어있는 것을 알 수 있습니다. 즉, '하나만 지우면 같아질 것 ...