정리용

1. 용어 정의 TF = Term Frequency, 특정 단어의 빈도를 타나냄 Doc[0] 에서 go 의 TF는 1 , home 의 TF 는 2 이다. DF = Document Frequency, 특정 단어가 나타나는 문장 수 home은 총 4번 등장했지만 문장수는 3개 이므로 home 의 DF 는 3 이다 IDF = ln { (1+n) / (1+df) } + 1 , DF의 역수변환 ( n = 3 , 총 문장의 수 ) 큰 DF 값을 가지는 단어에 패널티를 주는 것이 목적이다. 2. TF-IDF 의 특징 TF-IDF은 빈도 기반 단어 임베딩 방법 중 하나이며 특징 추출 기법으로 데이터의 특징들만을 추출하여 딥러닝 학습 효율을 높히는 것이다. 특정 단어의 빈도를 기반으로한 특징 추출의 경우 " 저, 그, ..