Deep-Learning-NLP

캡스톤 디자인 관련 졸업작품 내용입니다.

ccna-crawling 레포지토리의 데이터를 토대로 분석합니다.

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자연어 처리 목적

crawling 레포지토리의 문제들의 핵심 키워드 분석 (다중 클래스 분류)

CCNA PPT 크롤링 및 전처리 후 토큰화 (문제들의 챕터 분석)

대분류 별 PPT 분리 및 TF-IDF 수행 (모델 적용 핵심 과정)

대분류 별 슬라이드 카테고리 태깅 작업 및 LSTM 모델 설계 (모델 적용 핵심 과정2)

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진행 과정의 도식화입니다.

아래를 참고하세요

Language : Python

Tool : Pycharm

참고서적 : https://wikidocs.net/book/2155