불용어처리 형태소분석 벡터화 <- 이게 기본인 건 알겠는데
여기서 더 한다고 하면 보통 뭐뭐가 기본이 됨? 자연어를 차원 축소 해버리면 데이터 해석에 문제 생길거 같은데
신경망 알고리즘이야 결과는 잘 나오는데 블랙박스여서 공부용으로 적합하진 않은 것 같음...
불용어처리 형태소분석 벡터화 <- 이게 기본인 건 알겠는데
여기서 더 한다고 하면 보통 뭐뭐가 기본이 됨? 자연어를 차원 축소 해버리면 데이터 해석에 문제 생길거 같은데
신경망 알고리즘이야 결과는 잘 나오는데 블랙박스여서 공부용으로 적합하진 않은 것 같음...
예를들어 2를 식별할때 부분부분으로 나눠서 각각 활성화 함수에 도달하는 데이터와 가중치와 오차값이 차원축소했던값이 합쳐지면서 본 모습을 확률적으로 나타내면 결과값과 데이터값이 가까워지기때문에 해석에 문제가없다
모형으로는 문제가 없어도 피쳐 수가 줄어드는데 자연어 해석에 문제가 없을 수 있음?
ㅇㅇ 결국에 값들이 합쳐지면서 확률적으로 원형복원됨