Q.자연어 처리의 적용 사례를 모두 선택하세요. 1. 문서 분류 2. 키워드 추출 3. 감정 분석 정답 모두 자연어 처리는 문서 분류, 키워드 추출, 감정 분석, 문서 요약, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 문제 해결을 위해 사용됩니다. Q.텍스트 전처리 과정에 포함되는 것을 모두 선택하세요. 1. 토큰화 2. stemming 3. 모델 예측 4. 특수 기호 제거 정답 1,2,4 일반적으로 모델을 통한 예측은 데이터 전처리와 학습이 끝난 뒤 수행됩니다. Q.아래 OO에 들어갈 단어를 입력하세요 단어 임베딩을 통해 단어를 OO로 표현할 수 있다. 정답 '벡터' 임베딩의 목적은 단어를 벡터로 표현하는 것입니다. Q.아래 OO에 들어갈 단어를 입력하세요. word2vec은 단어 간 OO을 사용하여 벡터를 학습한다..

Q.자연어 처리의 적용 사례를 모두 선택하세요. 1. 문서 분류 2. 키워드 추출 3. 감정 분석 정답 모두 자연어 처리는 문서 분류, 키워드 추출, 감정 분석, 문서 요약, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 문제 해결을 위해 사용됩니다. Q.텍스트 전처리 과정에 포함되는 것을 모두 선택하세요. 1. 토큰화 2. stemming 3. 모델 예측 4. 특수 기호 제거 정답 1,2,4 일반적으로 모델을 통한 예측은 데이터 전처리와 학습이 끝난 뒤 수행됩니다. Q.아래 OO에 들어갈 단어를 입력하세요 단어 임베딩을 통해 단어를 OO로 표현할 수 있다. 정답 '벡터' 임베딩의 목적은 단어를 벡터로 표현하는 것입니다. Q.아래 OO에 들어갈 단어를 입력하세요. word2vec은 단어 간 OO을 사용하여 벡터를 학습한다..