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수능, 대한민국 수험생들의 큰 도전매년 11월, 대한민국의 고3 학생들과 재수생들은 대학수학능력시험(수능)이라는 큰 도전에 맞섭니다. 수능은 대학 입시에서 중요한 비중을 차지하며, 많은 학생들이 수능을 목표로 수년간 학업에 매진합니다. 이번 글에서는 수능의 의미, 준비 과정, 그리고 수능 이후의 삶에 대해 이야기해보겠습니다.수능의 의미수능은 국어, 수학, 영어, 탐구(사회/과학), 그리고 한국사와 제2외국어/한문 등으로 구성되어 있습니다. 각 과목은 대학 입학 전형에서 중요한 기준이 되며, 특히 수시 전형보다는 정시 전형에서 절대적인 영향을 미칩니다. 수능은 단순한 시험이 아니라, 학생들의 대학 진학과 미래 직업 선택에도 큰 영향을 미치는 중요한 전환점입니다.수능 준비 과정수능을 준비하는 과정은 길고도 ..

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• · 2025. 2. 12.
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[자연어처리] #2. 텍스트 마이닝의 주요 적용 분야

텍스트 마이닝은 자연어 처리(NLP) 기술과 결합하여 텍스트 데이터를 다양한 방식으로 분석하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘날 텍스트 마이닝은 많은 분야에 적용되어 방대한 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 도출하는 데 사용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 텍스트 마이닝의 대표적인 적용 분야를 소개하겠습니다.1. 문서 분류(Document Classification)문서 분류는 주어진 텍스트 데이터를 특정 주제나 범주에 따라 분류하는 작업입니다. 이메일 스팸 필터링이 대표적인 예로, 이메일을 분석해 스팸과 정상 메일로 분류합니다. 또한 뉴스 기사, 고객 리뷰 등을 주제별로 자동 분류하여 콘텐츠 관리나 사용자 맞춤 추천에 활용됩니다.문서 분류는 주로 나이브 베이즈 분류기, 서포트 벡터 머신(SVM)..

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• · 2024. 11. 5.
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[자연어처리] #1. 텍스트 마이닝

텍스트 마이닝이란?**텍스트 마이닝(Text Mining)**은 대량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 패턴이나 정보를 추출하는 과정입니다. 텍스트 데이터는 문서, 이메일, 소셜 미디어 글, 블로그, 뉴스 등 다양한 형태로 존재하며, 이를 분석하여 특정 패턴을 도출하거나 중요한 인사이트를 발견하는 것이 텍스트 마이닝의 목적입니다. 예를 들어, 고객 리뷰를 분석하여 제품에 대한 긍정적 또는 부정적 감정을 파악하거나, 소셜 미디어 데이터를 통해 최신 트렌드를 식별하는 것 등이 그 예입니다.텍스트 마이닝은 문서 분류, 감정 분석, 토픽 모델링, 키워드 추출 등 다양한 작업을 포함하며, 이를 통해 중요한 정보를 추출해 의사 결정에 도움을 줍니다.텍스트 마이닝 패러다임의 변화텍스트 마이닝의 기술 발전에 따라 데이터 ..

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• · 2024. 6. 9.
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