Bag of Words(BOW) 모델 이해하기

Bag of Words(BOW) 모델은 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 수치적으로 표현하는 간단하면서도 효과적인 방법입니다. 이 모델은 문서의 단어들을 "주머니"에 담아 단어의 순서를 무시하고 각 단어의 빈도만을 고려합니다. 이번 글에서는 Bag of Words의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 Python 예제를 통해 실제 구현 방법을 살펴보겠습니다. 1. Bag of Words의 기본 개념Bag of Words는 텍스트를 벡터로 변환하는 방법입니다. 각 문서에서 단어의 순서는 고려하지 않으며, 단어의 출현 빈도만을 갖고 문서를 표현합니다. 이 모델은 다음과 같은 과정으로 진행됩니다:단어 집합 생성: 문서에 등장하는 모든 단어를 수집하여 어휘(vocabulary)를 만듭니다.문서 표현..
자연어 처리 2024. 10. 13. 15:53
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