혼자 공부하는 방

네이버의 영화 정보 사용하기. 5편의 영화 리뷰를 읽어 형태소 분석 > CountVectorizer, TfidfVectorizer 적용 각 영화 간의 코사인유사도 확인 import requests from bs4 import BeautifulSoup from konlpy.tag import Okt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer Beautiful Soup을 이용해 리뷰 읽어오기 def movie_scrap_func(url): result = [] for p in range(1,6): #5 페이지 리뷰 r = requests.get(..

단어의 빈도수를 숫자화 시켜준다 (counting) CountVectorizer 사용 - 단순한 counting # 단어의 빈도수를 이용해 문서의 특징 추출 # BOW(Bag of Words) : 문서가 가지는 모든 단어, 문맥, 순서를 무시하고 단어에 대해 빈도 수를 부여해 벡터를 생성 # CountVectorizer : 단순하게 텍스트에서 단위별 등장횟수를 카운팅하여 수치벡터(BOW)화 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer contents = ['How to formt my hard disk', 'Hard disk format format problems'] count_vec = CountVectori..