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20 처지: 말뭉치, 거짓 음성, 거짓 양성, 벡터 공간, 고윳값, 불리언 모델, 노름 공간, 스칼라곱, 특잇값, 잠재 디리클레 할당, 일반화 벡터 공간 모델, 제라드 솔튼, 정보 검색, 코넬 대학교, 코사인 유사도, 역색인, 삼각함수, 워드넷, NumPy, Tf-idf.
말뭉치
말뭉치 또는 코퍼스()는 자연언어 연구를 위해 특정한 목적을 가지고 언어의 표본을 추출한 집합이.
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거짓 음성
짓 음성(false negative) 또는 2종 오류(type II error)는 통계상 실제로는 양성인데 검사 결과는 음성이라고 나오는 것이.
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거짓 양성
짓 양성(false positive) 또는 1종 오류(type I error)는 통계상 실제로는 음성인데 검사 결과는 양성이라고 나오는 것이.
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벡터 공간
선형대수학에서, 벡터 공간(vector空間)은 원소를 서로 더하거나, 주어진 배수로 늘이거나 줄일 수 있는 공간이.
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고윳값
위 두 장의 그림은 원래 이미지가 옆으로 기울어진 모양으로 변하는 선형 변환을 보여주고 있다. 이 선형 변환에서 수평 축은 그대로 수평 축으로 남기 때문에 푸른색 화살표는 방향이 변하지 않지만 붉은색 화살표는 방향이 변하게 된다. 따라서 푸른색 화살표는 이 변환의 '''고유 벡터'''가 되고 붉은색 화살표는 고유 벡터가 아니다. 또한 푸른색 화살표의 크기가 변하지 않았으므로 이 벡터의 '''고윳값'''은 1이다. 선형대수학에서, 선형 변환의 고유 벡터(固有vector)는 그 선형 변환이 일어난 후에도 방향이 변하지 않는, 영벡터가 아닌 벡터이.
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불리언 모델
불리언 모델(boolean model) 은 정보 검색 분야에서 사용되는 고전적인 모델로, 오늘날에도 많은 정보 검색 시스템에서 활용되고 있.
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노름 공간
선형대수학 및 함수해석학에서, 노름 공간(norm空間)은 원소들에 일종의 ‘길이’ 또는 ‘크기’가 부여된 벡터 공간이.
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스칼라곱
수학에서, 스칼라곱() 또는 점곱()은 유클리드 공간의 두 벡터로부터 실수 스칼라를 얻는 연산이.
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특잇값
유클리드 공간 위의 선형 변환은 단위 공을 타원체로 대응시키며, 선형 변환의 특잇값들은 타원체의 주축 반지름들이다. 함수해석학에서, 특잇값(特異값)은 콤팩트 작용소와 그 에르미트 수반의 합성의 고윳값의 제곱근이.
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잠재 디리클레 할당
자연어 처리에서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet allocation, LDA)은 주어진 문서에 대하여 각 문서에 어떤 주제들이 존재하는지를 서술하는 대한 확률적 토픽 모델 기법 중 하나이.
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일반화 벡터 공간 모델
일반화 벡터 공간 모델(一般化―空間―)은 정보 검색에서 사용되는 벡터 공간 모델을 일반화한 모델이.
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제라드 솔튼
제라드 솔튼(Gerard Salton, 1927년 3월 8일~1995년 8월 28일)은 코넬 대학교의 컴퓨터 과학과 교수였.
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정보 검색
정보 검색(情報檢索, information retrieval)은 집합적인 정보로부터 원하는 내용과 관련이 있는 부분을 얻어 내는 행위를 말. 이를 위해 메타데이터나 색인이 사용될 수 있. 자동화된 정보 검색 시스템은 소위 ‘정보 과부하’라 불리는 상태를 완화시키기 위해 사용.
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코넬 대학교
학교 캠퍼스 코넬 대학교(Cornell University)는 미국 뉴욕 주 이사카에 있는 사립 대학이.
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코사인 유사도
사인 유사도(― 類似度)는 내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미.
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역색인
학에서 역색인, 역 인덱스(inverted index), 역 파일(inverted file)은 낱말이나 숫자와 같은 내용물로부터의 매핑 정보를 데이터베이스 파일의 특정 지점이나 문서 또는 문서 집합 안에 저장하는 색인 데이터 구조이.
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삼각함수
사인 함수와 코사인 함수 수학에서, 삼각함수(三角函數)는 각의 크기를 삼각비로 나타내는 함수이.
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워드넷
워드넷(WordNet)은 영어의 의미 어휘목록이.
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NumPy
NumPy는 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있게 해주는 파이썬의 라이브러리 입. NumPy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현 된 기능을 제공합.
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Tf-idf
TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이.
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