Topic Similarity1 자연어 처리 : Topic Modeling : 잠재의미분석 (LSA) 배경 Pizza vs Hamburger 를 비교해보자. Back of Words 로 비교해보면, 이 둘은 관계가 없다. TD-IDF 로 비교해보면, 같은 단어가 없기 때문에 이 둘도 서로 유사도가 없다. 하지만, 이 둘은 food라는 topic으로 모일 수 있고, 단어 기반의 vector이기 때문이다!!, Topic 기반이 아니기 때문이다. LSA는 Topic 기반으로 한다. 이를 위한 대안으로 DTM의 잠재된(Latent) 의미를 이끌어내는 방법으로 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis, LSA)이라는 방법이 있다. 1. SVD (Singular Value Decomposition) 2020/03/06 - [machine_learning/natural language] - 자연어.. 2020. 3. 12. 이전 1 다음
