영상에서 bag-of-words(BOW)와 그 특징 몇 가지를 소개받았어요. 다음 중 BOW에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
제품이나 서비스를 구매하기 전에 리뷰나 평점을 확인해 보신 적이 있나요? 그렇다면 이미 sentiment analysis와 마주한 셈이에요. 이 장에서는 sentiment analysis 문제의 기본 구조를 배우고, 영화 리뷰의 감정을 탐색하기 시작합니다.
다양한 제품을 판매하는 회사의 입장이 되었다고 상상해 보세요. 어떤 제품이 베스트셀러인지, 그리고 가장 중요한 건 왜 그런지 알고 싶을 거예요. 이 장에서는 Amazon 상품 리뷰 데이터셋으로 제품 리뷰를 이해하는 첫걸음을 떼겠습니다. 그 과정에서 텍스트를 수치로 변환하고, 함께 고려해야 할 몇 가지 복잡한 요소도 살펴봅니다.
현재 연습
이 장에서는 제품 리뷰를 이해하는 과정을 이어갑니다. 특히 Twitter 같은 소셜 미디어의 sentiment analysis 데이터를 다룰 때 마주치는 추가적인 복잡성을 다룰 거예요. 또한 텍스트에서 수치형 특징을 추출하는 다른 방법들도 배웁니다.
리뷰에 사용된 단어를 바탕으로 감정을 예측하기 위해 Machine Learning을 적용합니다. 로지스틱 회귀를 사용하고, 여러 방식으로 성능을 평가해 볼 거예요. 탄탄한 첫 모델들이 될 겁니다!
