TF-IDF와 유사도로 알아보는 벡터 모델 #2
TF-IDF를 이용하여 문서의 크기를 구하는 방법을 앞 강의에서 살펴봤다. 이번에는 이 문서들에서 대해 검색어를 처리하는 부분을 알아보기로 한다. 다음과 같은 검색어가 주어졌다고 해보자. 검색어 "new new york"에 대한 쿼리 벡터를 구하면 다음과 같다. 0.584란 값이 값자기 어디에서 나왔는지 궁금할수도 있을 듯 하다. 이전 강의에서 살펴본 각각의 단어의 IDF를 생각해보면 된다. new의 IDF값은 0.584이고, 전체 문서에서 2번 중 검색어도 2번 나왔으므로 2/2가 된다. 문서의 크기와 마찬가지로 검색어의 크기도 제곱하고 더한 후, 루트를 구하면 0.652가 나온다. 이제 유사도를 구하기위해서 문서와 검색어의 거리를 측정해보자. 거리를 구할 때는 유클리드 거리나 코사인 거리를 주로 사용..
TF-IDF와 유사도로 알아보는 벡터 모델 #1
텍스트 문서를 기반으로 벡터 모델에 대해서 정리해 보려고 한다. 문서의 텍스트를 처리할 때 특정 단어가 몇 번 나왔는지를 주로 세어본다. 많이 나온 단어일수록 중요하기 때문이다. 그러나 "그리고", "the", "a"와 같이 모든 문서에서 많이 나오는 단어들은 실제로 의미가 없다. 그래서 TF-IDF라는 가중치를 사용하게 된다. TF(Term Frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내고, DF(Document Frequency)는 단어가 문서내에서 흔하게 등장한다는 것을 나타낸다. 그래서 DF의 역수인 IDF(Inverse Document Frequency) 구해서 TF와 IDF를 곱한 값인 TF-IDF를 가중치로 사용한다. 다음과 같은 텍스트로 구성된 3개의 문서가 ..