댓글긍정부정중립naivebayesclassifier1 [자연어처리] 간단하게 만든 긍정, 부정, 중립 분류 using naive bayes classifier 1. 설명 Naive Bayes classification 사용해서 간단하게 댓글을 긍정, 부정, 중립으로 분류하도록 구현해보겠습니다. 보통 P(A|B)라고 할 수 있는데 B가 나왔을 때 A일 확률을 구하는 것입니다. 조건부 확률이라고 하고 있습니다. 베이지슷 정리를 수학적으로 보면 아래 식(1)과 같습니다. 아래 식에서 x는 분류될 문장이고, c는 분류할 class 라고 생각했습니다. x의 확률은 계산하기 어렵기 때문에 베이즈 룰을 통해 아래와 같이 바꿀 수 있습니다. (1) 클래스가 여러 개고 입력되는 문장의 확률은 다 같은 조건이기 때문에 날려버릴 수 있습니다. 각 클래스에서 가장 높은 값을 가지는 class에 x가 속하기 때문에 가장 큰 값을 얻습니다. 입력 문장이 여러 개의 단어로 이루어져 있기.. 2014. 12. 19. 이전 1 다음 반응형
