Notice
Recent Posts
Recent Comments
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 편스토랑
- Baekjoon
- PYTHON
- Docker
- Real or Not? NLP with Disaster Tweets
- ChatGPT
- AI 경진대회
- ubuntu
- 프로그래머스 파이썬
- 프로그래머스
- dacon
- Kaggle
- programmers
- github
- 우분투
- SW Expert Academy
- gs25
- Git
- 편스토랑 우승상품
- 맥북
- 백준
- 금융문자분석경진대회
- hackerrank
- 캐치카페
- 더현대서울 맛집
- 자연어처리
- 코로나19
- leetcode
- 데이콘
- 파이썬
Archives
- Today
- Total
목록
반응형
2019/12/18 (1)
반응형
솜씨좋은장씨
DACON 금융문자분석 공모전 - 도전 5일차
가장 먼저 Okt 형태소 분석기를 활용하여 토큰화 시 stem항목을 True에서 False로 바꾸어 만든 학습데이터셋으로 학습을 시켜 보았습니다.from tqdm import tqdm X_train = [] for i in range(len(train_data['clear_text2'])): temp_X = [] temp_X = okt.morphs(train_data['clear_text2'].iloc[i], stem=False) # 토큰화 temp_X = [word for word in temp_X if not word in stopwords] # 불용어 제거 X_train.append(temp_X) 첫번째 제출 모델 (Google Colab -TPU)model4 = Sequential() model4..
DACON/KB 금융문자 분석 경진대회
2019. 12. 18. 18:06
반응형