- selectional preference
- Strip
- defaultdict
- 클래스
- selectional association
- nlp
- 자카드 유사도
- back propagation
- 거리 재기
- word2vec
- 슬라이딩 윈도우
- Infinity Distance
- cooccurrence
- 벗기다
- 유사도
- 역전파
- 워드투벡
- 동사 술어
- L1 Distance
- 자연어처리
- 명사 클래스
- 자연어 처리
- 동시 출현
- 워드 임베딩
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목록파이썬 (4)
SILVERCitYz
본 내용은 '김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프 -파이토치편'에서 발췌한 내용이다. L1 거리 L1 norm을 사용한 거리. 맨해튼 거리라고도 함. 두 벡터의 각 차원별 값의 차이의 절대값을 모두 합한 값 def L1_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2).abs()).sum() L2 거리 L2 norm을 이용한 거리. 유클리디안 거리. 차원별 값 차이의 제곱의 합에 루트를 취한 값 def L2_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2)**2).sum()**.5 Infinity Norm 차원별 값 차이 중 가장 큰 값. def inf_distance ( x1, x2 ) : return ((x1-x2).abs()).max() 코싸인 유사도 (Cosine ..
파이썬에는 유용한 패키지들이 내장되어있다. 자주 쓰는 내장 패키지 중 하나는 collections이다. 이 패키지가 지원하는 defaultdict라는 자료구조에 대해 알아보자. # 기존 dictionary를 사용해서, 리스트에 대한 통계를 내고 싶을 때 ls = [{'red': 5}, {'blue': 3}, {'green': 1}, {'red': 3}] count_dict = {} for l in ls : for color, count in l.items() : if color not in count_dict.keys() : # count_dict의 key 안에 아직 해당 칼라에 대한 정보가 없을 때 count_dict[color] = count # 처음 들어온 color의 count를 default i..
whitespace = '\t', '\n', ' '과 같은 흰색 공백을 의미 strip = 벗기다. 맞다. 스트립쇼할 때 그 스트립이다. string에 .strip() 사용 '문장 처음과 끝'에 존재하는 whitespace를 없애준다.
코딩을 처음 배우면서 개념으로만 접한 '클래스'는 감이 잘 안왔다. 아빠 클래스와 자식 클래스를 예로 들면서 설명을 해주는데, 정확히 어떨 때 필요하다는 것인지.... 얼마 전, ios에서 게임을 다운받았다. 'Inside'라는 게임이였다. 높은 자유도 그리고 굉장히 자연스러운 그래픽 모션으로 하루만에 게임을 다 깼다. 이런 게임을 만드려면 얼마나 걸릴까? 이 게임에서는 주인공이 마주하는 거의 모든 사물들과 인터랙트가 가능하다. 거의 모두 다. 게임을 하는 플레이어는 즐겁겠지만, 이 기능들을 일일히 다 구현한다고 생각해보면 정말인지 아찔하다. 상상하고 싶지 않다. 이런 경우를 위해 클래스가 존재한다. 일일히 다 적는 대신, 틀을 만드는 거다. 클래스를 만들면, 1) 관련된 객체들을 종목에 따라 정리할 수..