h2o 실습
R에는 여러 Machine Learning 라이브러리가 있습니다. 그중 h2o 라이브러리는 사용하기 쉽고 word2vec 구현을 제공합니다. h2o는 이외에도 다양한 Machine Learning 작업에 사용할 수 있어요. 다만 h2o 라이브러리를 사용하려면 데이터에 대해 추가 전처리 단계가 필요합니다. 여기에는 2016년 미국 대선 운동 기간에 자동으로 트윗된 내용을 담은 left_right라는 데이터셋이 있어요.
다른 텍스트 분석 기법을 위한 준비 대신, 이 데이터셋을 h2o 라이브러리에서 사용할 수 있도록 전처리해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 자연어 처리 입문
연습 안내
- 라이브러리를 임포트하고
h2o세션을 초기화하세요. h2o객체를 생성하세요.content열에 저장된 트윗을 토큰화하세요.- 단어를 모두 소문자로 변환하고 불용어를 제거하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize an h2o session
library(___)
___.init()
# Create an h2o object for left_right
h2o_object = as.___(left_right)
# Tokenize the words from the column of text in left_right
tweet_words <- h2o.___(h2o_object$___, "\\\\W+")
# Lowercase
tweet_words <- h2o.___(tweet_words)
# Remove stopwords from tweet_words
tweet_words <- tweet_words[is.na(___) || (!___ %in% stop_words$word),]
tweet_words