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클라이언트/ 서버/ 엔지니어 " 게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
오늘 새벽 공부 시간에 1시간 정도 텍스트 마이닝 공부를 했었다. 이제 아침 공부 시간에 이어서 진행해볼 것이다. 오늘 아침 11시까지 텍스트 마이닝 셋째날 수업을 모두 학습하고 정리한 후에 나머지 2시간은 넷째날 수업 2/3이상을 학습 정리해볼 것이다.그런 다음에 오후에 넷째날 수업과 마지막날 수업 절반 이상을 완료하고, 저녁 공부 시간에는 정처기 실기공부를 해볼 것이다. 5섹션 이상까지는 학습을 마쳐야지. 그리고 내일 새벽까지 머신러닝 공부를 모두 마치는 것이 목표이다. 그럼 오늘의 공부를 시작해보자! 코랩으로 텍스트 마이닝 응용 실습해보기 테스트 데이터도 이모지 제거 후 매캅으로 형태소 분석기를 돌렸다. 전체 1만 5천개의 리스트가 있고, 리스트 안에는 한 문장을 형태소 단위로 쪼갠 것들이 들..
이제 오후 공부 마지막 시간이다. 텍스트 마이닝 기초 수업이 끝났고 이제 응용에 들어가려고 한다. 텍스트 마이닝 응용 실습해보기 군산대학교에서 한국어 세종 딕셔너리라는 이름으로 좋음에 해당되는 것과 싫음에 해당되는 감성 분석을 분류했다. 감성 사전을 이용한 분석은 전통적으로 사용하던 방식이다. 먼저 감성 사전에 해당 단어가 있는지 없는지 판별하고, 단어의 긍정 부정에 따라 점수를 부여한다.최근에는 사람들이 사용하는 단어가 다양하다보니 인공지능 기술을 사용해 분석한다. 어떤 문장이나 단어에서 긍정, 부정적 느낌에 대한 라벨링을 진행한다. 그런 다음 인공지능 모델을 통해 학습을 한후 분석하는 방식을 말한다. 우리는 case2를 진행해볼 것이다. 데이터는 한국어 혐오 표현 그대로 할 것이다. 데이터 준비..