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[NLP, gensim] 호텔스닷컴 사용자 리뷰 Word2Vec 분석

기존의 호텔스 닷컴 사용자 리뷰 분석을 gensim 모듈의 Word2Vec을 사용하여 다시 분석해 보았다. Word2Vec는 단어를 벡터화 한 후 단어들 간에 상관도가 높은 것들을 모아서 추출할 수 있다. 1. 분석결과 1) 사용자 리뷰 전체를 벡터화해서 가장 빈도수가 높은 상위 10개 단어들을 넣고 연관 단어를 찾았으나 특이한 점은 발견 할 수 없었음. 2) 평점 8 이상을 good(만족), 7 이하를 bad(불만족)으로 구별하여 각각 다시 벡터화 3) good(만족) 그룹에서는 역시 특이한 점을 찾기 어려웠고 bad(불만족) 그룹에서 의미있는 자료가 나옴 4) bad(불만족) 그룹에서 눈에 띄었던 결과 검색어: 방음 ('옆방', 0.9461838006973267), ('층간', 0.9254038333..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 25. 00:38
[NLP, gensim] 영문 데이터 Word2Vec 만들고 Embedding Visualization으로 시각화 하기

1. 영어 Word2Vec 만들기 gensim 패키지 사용¶ In [13]: import nltk nltk.download('punkt') [nltk_data] Downloading package punkt to /home/haram4th/nltk_data... [nltk_data] Package punkt is already up-to-date! Out[13]: True In [14]: import urllib.request import zipfile from lxml import etree import re from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize 2. Data load (ted_en-20160408.xml, 출처: wit3.fb..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 17. 23:49
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