처음부터 시작하는 자연어처리(2)

이 글은 자연어처리(NLP)의 두 번째 글로, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 활용하여 단어의 중요도를 벡터값으로 추출하는 방법을 설명합니다. TF-IDF는 특정 문서 내에서 단어의 빈도(TF)와 전체 문서 집합에서 해당 단어가 나타나는 문서의 빈도의 역수(IDF)를 곱하여 단어의 중요도를 계산합니다.

이를 통해 문서 내에서 자주 등장하지만 다른 문서에서는 드물게 등장하는 단어의 중요도를 높게 평가할 수 있습니다. 글에서는 TF-IDF의 개념과 원리를 설명하고, 실제 데이터를 통해 단어의 중요도가 벡터값으로 어떻게 변환되는지 이해하는 데 초점을 맞춥니다.