Word2Vec로 구현할 수 있는 서비스는 무궁무진하다. 분류, 연관키워드와 같은 직접적인 서비스를 구현할 수도 있으며 최종 서비스를 위한 전처리 과정에서도 활용될 수 있다. 참고로 이 포스팅은 이전에 작성한 Word2Vec #2, 기본적인 모델 구현(생성)하기에서 만든 모델을 기반으로 설명이 이어진다. Word2Vec Source Code from gensim.models import Word2Vec model_okt = Word2Vec.load('word2vec_okt.model') 코모란 버전과 Okt 버전 모두 모델을 만들었지만, 이번 포스팅에서는 Okt 버전만 사용해보도록 한다. # 단어 벡터 확인 print('영웅 : ', model_okt.wv['영웅']) 벡터가 잘 뽑혔는지 확인하기 위해서..
우선 워드투벡터(Word2Vec)를 구현하기에 앞서 이 포스팅에 사용된 예제는 네이버 영화 리뷰 데이터이다. 네이버 영화 리뷰 데이터는 직접 github에 들어가서 데이터를 다운로드 받아서 특정 폴더에 저장한 후 사용하는 방법과 파이썬을 실행 하는것과 동시에 다운로드를 받는 2가지 방법이 존재한다. 여기서는 github에 있는 데이터를 파이썬을 실행할 때 접근하여 가져오는 방식을 사용하도록 한다. 네이버 영화 리뷰 데이터 e9t/nsmc Naver sentiment movie corpus. Contribute to e9t/nsmc development by creating an account on GitHub. github.com 위 링크에 들어가면 네이버 영화 리뷰에 대한 자세한 설명이 있으며, 샘플로..
