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Bag of Words란?Bag of Words의 개념과 활용Bag of Words (BoW)는 문서를 단어의 빈도수로 표현하는 방법으로, 단어의 순서를 무시하고 각 단어가 문서에 얼마나 자주 등장했는지를 수치화하는 기법입니다. BoW는 단순하지만, 자연어 처리에서 기본적인 텍스트 표현 방법으로 널리 사용되며, 특히 문서 분류, 유사도 측정, 추천 시스템 등에서 유용합니다.Bag of Words의 특징BoW는 텍스트를 단어의 출현 빈도 기반으로 표현하기 때문에 두 가지 주요 특징을 가지고 있습니다. 1. 단어 순서 무시: BoW에서는 문장의 구조나 단어 순서를 전혀 고려하지 않습니다. 단어의 순서가 바뀌어도 단어 빈도만 같다면 BoW 벡터는 동일합니다.2. 단어 빈도 중심: BoW 벡터는 단어가 등장한 ..

불용어(stopwords)란?텍스트에서 의미 전달에 크게 기여하지 않는 단어들을 의미합니다.예를 들어, 한국어에서는 '그리고', '또는', '에서', '하지만' 같은 단어들이 불용어에 해당할 수 있으며, 영어에서는 'the', 'is', 'in', 'and' 같은 단어들이 있습니다.불용어 제거의 목적은 텍스트 데이터에서 의미를 효과적으로 분석하기 위해 불필요한 정보를 제거하는 것입니다. 불용어들은 문장에서 자주 등장하지만, 특정 주제나 의미를 분석하는 데 있어 중요한 정보를 담고 있지 않기 때문에, 이를 제거함으로써 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 불용어를 제거하면 데이터의 크기가 줄어들고, 모델이 중요한 특징에 집중하도록 돕는 효과가 있습니다.불용어 제거 방법은 주로 미리 정의된 불용어 목록을 사용..

자연어 처리(NLP)의 세계에서 '토큰화'는 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하기 위한 과정 중 하나로, 자연어를 잘게 쪼개어 분석 가능한 단위로 만드는 작업을 말합니다. 이 글에서는 토큰화의 정의와 유형, 그리고 사용 사례에 대해 자세히 살펴보겠습니다.토큰화란 무엇인가?토큰화(Tokenization)는 문장을 의미 있는 단위인 '토큰'으로 분리하는 과정을 의미합니다. 여기서 토큰은 단어, 어절, 혹은 심지어 문자일 수도 있습니다. 예를 들어, "오늘 날씨가 좋다"라는 문장은 토큰화 과정을 통해 ["오늘", "날씨가", "좋다"]와 같은 단어 단위로 나눌 수 있습니다. 컴퓨터는 이러한 토큰들을 통해 자연어 텍스트를 분석하고 이해할 수 있습니다.토큰화의 유형토큰화는 크게 두 가지 주요 ..