프로필관리 2015.12.28. 인물 검색 안내본인 또는 대리인(기관)에서 제공받은 정보로 구성한 프로필 정보입니다. 본인 혹은 대리인(기관)이 프로필 수정 요청을 마지막으로 신청한 날짜가 표시됩니다.인물 검색 도움말인물정보 더보기활동정보곡앨범첫눈 2015.12.21. 예쁘지 않아 (Not Pretty) 2014.09.16. 솔로독백 2014.09.16. See Ya 2014.06.27. 예쁘지 않아 (Not Pretty) 2014.06.27. See Ya (Inst.) 2014.06.27. 예쁘지 않아 (Not Pretty) (Inst.) 2014.06.27. 첫눈 2015.12.21. 예쁘지 않아 2014.09.16. See You Again 2014.06.27.
서비스 안내Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다.다른 사이트 더보기 토픽(Topic) 정책학(인터넷전용상품)
저자
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출간
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토픽(TOPIC) 행정학
저자
이동호
출간
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수능종합영어(TOPIC)
저자
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욕심쟁이 일본어 회화(TOPIC)(3판)
저자
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TOPIC으로 배우는 영문법
저자
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출간
2016.3.24.
도서
21,850원
C3 Topic - Identity Workspace(반양장)
저자
건축과환경 편집부
출간
2013.3.1.
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41,400원
C3 Topic - Architecture for Public
저자
건축과환경 편집부
출간
2013.3.1.
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43,200원
TOPIC HIGH READING BUILDER. 1(CD1장포함)
저자
편집부
출간
2010.2.3.
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9,900원
TOPIC HIGH READING BUILDER. 2(CD1장포함)
저자
편집부
출간
2010.2.3.
도서
9,900원
New SAT Math Problems Arranged by Topic and Difficulty Level
저자
Warner Steve
출간
2015.5.29.
도서
28,000원
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100.daum.net백과사전TopicTopic, topics, TOPIC, topical, topicality or Topix may refer to: In topic-based authoring, a topic is a discrete piece of content that is about a specific subject, has an identifiable purpose, and can stand alone. Topic (chocolate bar), ...백과사전 검색 더보기출처: 영어 위키백과
butterfly2ffect.tistory.comButterfly_Effect[Paper Review] Contrastive Learning for Neural Topic Model (Neurips 2021)Abstract이전 연구들에서 , GAN-based Neural Topic Model (ATM) 은 문서를 다른 문서와 구별하여 한 문서의 semantic pattern 을 capture 할 수 있는 좋은 방법입니다. 하지만 이러한 discriminative-generative 구조의 NTM 은 두가지 단점 (issue) 이 있습니다. 1. GAN-based 모델은 문서 내에서 핵심적인 단어의 doc-topic 분포가 동일한 유사한 문서를 연관시키지 않는다. (positive document 를 고려하지 않음) 2. 문서의 sentiment 와1 Introduction- Conventional (traditional) topic model (LDA) : Learns doc-topic distribution and topic-word distribution via Gibbs sampling and Mean field approximation - Neural topic model (NTMs) : Miao et al. [8] proposed to use neural variational inference as the training method while Srivastava and Sutton [9]2 Related WorkNeural Topic Model NTM (VAE based) = reparameterization trick + neural variational inference Subsequent works apply various prior distributions, e.g., Gaussian or Logistic normal 이전까지의 NTM 연구들 : [27] topic coherence focused optimizing objective [28] incorporating contextual language knowledge (knowl3 Methodology3.1 Notations and Problem Setting 본 연구는 topic coherence (NPMI) 을 통해 측정된 신경 토픽 모델(NTM)의 성능 향상에 중점을 둔다. --> 따라서 좀 아쉽지만 , topic diversity 측면에서는 NTM 성능을 고려하지 않았다. NTM은 latent vector 가 doc-topic distribution 으로 간주되는 Variational Autoencoder (VAE) 의 아키텍처를 이용한다. - NTM 의 원리 Encoder : x (input word count vect4 Experimental Setting4.1 Datasets 20Newsgroups (20NG) , Wikitext-103 (Wiki) , IMDb movie reviews (IMDb) Evaluation Topic quality (topic coherence focused) : NPMI [28] Downstream Task 성능평가 : Text classification (F1-score) 4.2 Baselines NTM [27] a Gaussian-based neural topic model proposed by (Miao et al., 2017) inheritin5 Results5.1 Topic coherence Overall basis Topic-by-topic basis JS score (Jensen-Shannon dicvergence) 를 시각화하여 가장 잘 aligned 된 44개의 토픽 쌍을 선택하여 비교를 수행하기로 결정합니다. 그림 3(오른쪽)과 같이 제안한 모델은 기준 모델보다 NPMI 점수가 높은 토픽이 더 많습니다. 이는 모델이 평균적으로 더 나은 주제를 생성할 뿐만 아니라 주제별로 더 나은 주제를 생성한다는 것을 의미합니다. 5.2 Text classification 토픽모델의 ext6 Analysis6.1 Effect of adaptive controlling parameter 6.2 Random Sampling Strategy 본 논문에서 제안한 sampling method 와 다른 샘플링 방법들을 비교한 topic coherence (NPMI) 성능비교이다. 이를통해 자기들의 방식이 contrastive learning 학습성능에 긍정적인 영향이었고 적절한 sampling strategy 라는것을 실험적으로 보였다. 6.3 Importance Measure 제안하는 sampling method 에서 positive samp7 Conclusion이 논문에서는 NTM 이 더 의미 있는 표현을 학습하는 데 도움이 되는 새로운 방법을 제안한다.이것을 수학적 관점으로 문제에 접근하여 모델이 positive 와 negative 의 쌍의 효과를 모두 고려하도록 강제합니다. semantic pattern 을 더 잘 포착하기 위해 문서를 구별할 때 인간의 행동 (human behavior) 에서 영감을 얻은 새로운 샘플링 전략을 소개하였다. 세 가지 일반적인 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험 결과는 우리의 방법이 주제 일관성 측면에서(in terms of topic coherence)Comment논문을 읽고 이해하는데 시간이 꽤 걸렸습니다. 다른부분은 한번읽고 다 바로바로 이해가 되는데 Word-based Sampling Strategy 가 처음 읽을때 참 이해하기 어렵고 힘들었습니다. 본 논문의 우수성 1. 이 논문 이전까지는 contrastive learning 을 topic modeling 태스크에 적용한 사례가 아마 제가 알기로는 없습니다. 이 논문이 topic modeling 연구분야에서 contrastive learning 을 이용하는 거의 시초급의 연구인걸로 알고있어요. (제가 조사한 바로는 그렇습니다.) 거기203.1 Notations and Problem Setting 본 연구는 topic coherence (NPMI) 을 통해 측정된 신경 토픽 모델(NTM)의 성능 향상에 중점을 둔다. --> 따라서 좀 아쉽지만 , topic diversity 측면에서는 NTM 성능을 고려하지 않았다. NTM은 latent vector 가 doc-topic distribution 으로 간주되는 Variational Autoencoder (VAE) 의 아키텍처를 이용한다. - NTM 의 원리 Encoder : x (input word count vect2024.05.02블로그 검색 더보기Traditional Topic Model[Paper Review] Topic Modeling in Embedding Spaces (TACL 2020)ninjahaiya.tistory.com상급닌자수련원[TIL] 데이터분석 데브코스 63일차 (1) - 토픽 모델링(Topic Modeling)/LDA/워드 클라우드(Word Cloud)토픽 모델링(Topic Modeling) = 토픽 + 모델링: 대규모 텍스트 데이터 내 다양한 주제를 자동으로 식별/분류하는 과정 토픽(Topic) : 문서 집합 안에서 논의되는 주제나 개념 모델링(Modeling) : 통계적인 방법으로 데이터의 패턴을 추출하는 과정 토픽 모델링의 주제 일반적으로 단어의 집합으로 표현 텍스트 내의 특정 패턴이나 빈도를 기반으로 선택 데이터 소스에 따라 주제의 범위가 결정 : 뉴스 기사, 소셜 미디어, 학술 논문 등 하나의 문서에 다수의 주제를 포함 데이터의 트렌드와 특정 이벤트를 반영하는 경향 선택된 주제는 다른 텍스트 분석에 긍정적인 도LDA (Latent Dirichlet Allocation): 문서 표면에 드러나지 않고 숨어있는 토픽의 확률 분포(Latent Dirichlet)를 가정하고, 각 단어를 토픽에 할당(Allocation)하는 토픽 모델링 대표 알고리즘 📌 Dirichlet 분포: 확률이나 비율의 집합을 '분포'로 표현한 것 📌 Latent Dirichlet 가정전체 문서는 여러 개별적인 문서들의 집합으로 구성되며,하나의 개별 문서는 여러 개의 주제로 구성되고, 하나의 주제는 여러 개의 단어들로 구성된다. 예제 문서 1은 A 토픽이 존재하며, 그 단어는 빨간색으로 표시 문서 2는 B 토픽이 존재하고, 파란토픽 모델링 실습사용 데이터 🔗 실습 링크 : https://www.kaggle.com/datasets/marklvl/sentiment-labelled-sentences-data-set Sentiment Labelled Sentences Data Set From Group to Individual Labels using Deep Features, Kotzias et. al,. KDD 2015 www.kaggle.com ※ 감성 분석이 목적이 아니기 때문에 감정 상태를 나타내는 0과 1은 사용하지 않음 ※ 본문과 tab(`'\t'`)로 구분되어 있음워드 클라우드 (Word Cloud): 텍스트 데이터를 시각적으로 표현한 것으로, 문서 or 데이터에서 자주 등장하는 단어들을 시각적으로 두드러지게 표현하는 방법 데이터 해석을 위한 직관적인 접근 가능 활용 분야 : 소셜 미디어 : 트렌드, 핫 토픽 시장 조사 분석 : 소비자 리뷰, 피드백 교육 : 학습 자료 요약, 시각화워드 클라우드 실습사용 데이터 🔗 실습 링크 : https://www.kaggle.com/datasets/marklvl/sentiment-labelled-sentences-data-set Sentiment Labelled Sentences Data Set From Group to Individual Labels using Deep Features, Kotzias et. al,. KDD 2015 www.kaggle.com 문제 정의 Yelp 데이터 전체를 활용한 워드 클라우드 생성 1단계. 데이터 로드 # txt 파일을 pandas의 형태로 변환하지16: 대규모 텍스트 데이터 내 다양한 주제를 자동으로 식별/분류하는 과정 토픽(Topic) : 문서 집합 안에서 논의되는 주제나 개념 모델링(Modeling) : 통계적인 방법으로 데이터의 패턴을 추출하는 과정 토픽 모델링의 주제 일반적으로 단어의 집합으로 표현 텍스트 내의 특정 패턴이나 빈도를 기반으로 선택 데이터 소스에 따라 주제의 범위가 결정 : 뉴스 기사, 소셜 미디어, 학술 논문 등 하나의 문서에 다수의 주제를 포함 데이터의 트렌드와 특정 이벤트를 반영하는 경향 선택된 주제는 다른 텍스트 분석에 긍정적인 도2024.05.18luckylucy.tistory.comso helpful[Python] 토픽 모델링 (Topic Modeling)0. 단어 분석토픽모델링 실행 전, 단어 분석이 선행되어 있어야 한다. 이 과정은 아래 글을 참고하면 되며 3번 과정까지 수행하면 된다. https://luckylucy.tistory.com/133 [Python] 키워드 네트워크 분석 - 명사 분석, 동시 출현 빈도 분석, 키워드 네트워크 그래프 생성 1. 패키지 불러오기 # 패키지 설치 !pip install nltk !pip install --upgrade pip !pip install konlpy !pip install wordcloud !pip install --upgrade gensim1. 패키지 임포팅import pandas as pd from gensim import corpora # 단어 사전 생성 함수 from gensim.models import LdaModel # 토픽모델링 LDA 함수 생성 from pprint import pprint # 데이터 구조를 예쁘게 출력하는 모듈 import pyLDAvis.gensim_models as gensimvis import pyLDAvis from gensim.models import CoherenceModel # 일관성 분석 import matplotlib.pyplot as p2. 딕셔너리 생성# 모든 키워드를 포함하는 딕셔너리 생성 dictionary = corpora.Dictionary(all_keywords) # 문서-단어 행렬 생성 corpus = [dictionary.doc2bow(keyword) for keyword in all_keywords] # doc2bow: 각 단어를 수치화하고, 해당 문서 안에서 몇 번 나왔는지 카운트3. 토픽 개수 선정을 위한 일관성 분석# coherence 값을 저장할 리스트 생성 coherence_values = [] # 토픽 수 범위 지정 start_topic_count = 2 end_topic_count = 10 # 각 토픽 수에 대해 모델 학습 및 coherence 값 계산 for num_topics in range(start_topic_count, end_topic_count + 1): lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics, passes=10)4. LDA 모델 및 IDM 생성# LDA 모델 생성 (num_toics 파라미터에서 토픽 수 지정 가능 - 현재는 위에서 계산한 일관성을 최대로 갖는 토픽의 수(num_topic)를 가져옴) lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topic, passes=10) # 토픽 및 해당 단어들 출력 pprint(lda_model.print_topics()) # 토픽 모델링 결과를 시각화 lda_display = gensimvis.prepare(lda_model, corpus, d5. 각 토픽에 어떤 논문이 들어있는지 확인# 모든 문서에 대한 주제 할당 document_topics = [lda_model.get_document_topics(doc) for doc in corpus] # 문서별로 가장 높은 확률을 가진 주제 선택 dominant_topics = [(doc_id, max(topic, key=lambda x: x[1])[0]) for doc_id, topic in enumerate(document_topics)] # 각 토픽에 속하는 문서 출력 topic_documents = {} for doc_id, topic in dominant_4# coherence 값을 저장할 리스트 생성 coherence_values = [] # 토픽 수 범위 지정 start_topic_count = 2 end_topic_count = 10 # 각 토픽 수에 대해 모델 학습 및 coherence 값 계산 for num_topics in range(start_topic_count, end_topic_count + 1): lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics, passes=10)2024.02.21touchingdata.tistory.com터칭 데이터Topic 파라미터 설정84. Kafka 기본 프로그래밍 Kafka로 데이터를 생성하고 소비하는 코드를 작성해보자 Contents 1. Client tool 사용 2. Topic 파라미터 설정 3. Consumer 옵션 살펴보기 4. ksqlDB 사용해보기 5. 숙제 Topic 파라미터 설정 Topic과 관계된 파라미터들을 KafkaProducer를 통해 설정해보자 Topic 생성시 다수의 Partition...2024.01.25blog.naver.com파고다 공식블로그[종로영어회화] 원어민영어회화 문법과 회화 실전영어! Book Discussion & Topic Discussion38문법과 실전영어회화를 소수정예수업으로 원어민 선생님과 매일 매일 새롭게 배우는 원어민영어회화 수업!! 종로 영어학원, 파고다 Book Discussion & Topic Discussion을 소개합니다. 영어로 말하는 즐거움, 파고다 원어민회화 Claire Allen - Book Discussion 종로영어회화/종로원어민영어 종로파고다 SLE Previous...2024.05.07통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기Lanie교육 분야 크리에이터요즘 유행하는 교육과정 이론살펴보아야 한다. 지식의 구조는 사고의 대상을 ‘사실 - 주제 - 개념 - 일반화 / 원리 - 이론’으로 구조화한 틀이다. 사실(fact)은 구체적인 예이고, 주제(topic)는 사실들을 묶는 틀이자 단원 학습의 맥락을 제공한다. 개념(concept)은 사실과 주제로부터 도출된 지적 구성체로, 추상화 수준이 높으며 전이가 가능...브런치북교육과정의 이론교육과정개념이론2024.05.17브런치스토리 검색 더보기sstrory.tistory.comROMANCEDAWNเหตุผลที่คนไทยต้องเตรียมสอบ TOPIC반응형 เหตุผลที่คนไทยต้องเตรียมสอบ TOPIC 1. เสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันระหว่างประเทศ การสอบ TOPIC เป็นการสอบวัดความสามารถภาษาเกาหลี แต่เป็นการสอบที่ได้รับการยอมรับทั่วโลก ไม่ใช่แค่ในเกาหลีค่ะ ถ้าคนไทยเตรียมตัวสอบ TOPIC ได้ ความสามารถในการแข่งขันระหว่างประเทศจะดีขึ้นอย่างมากค่ะ คุณจะไม่พลาดโอกาสที่จะทำงานหรือเรียนในบริษัทหรือสถาบันการศึกษาข...topic2024.04.20티스토리 검색 더보기story.kakao.com구미시청구미시청 - 카카오스토리4이상 E74 고용계약 3. 현재 1년 이상 근무 중인 기업의 추천을 받은 자 4. 한국어능력 최소점이상자 (TOPIC 2급/ 사회통합프로그램 이수 2단계/ 사회통합프로그램 사전평가 41점 이상) 문의처 : 구미시 노동...2023.11.02카카오스토리 검색 더보기교육 크리에이터 보기
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