래켓

텐서플로우를 사용하여 텍스트 분류를 진행하는 방법은 텍스트 데이터를 전처리하고, 임베딩을 수행하여 모델에 입력으로 사용하는 것으로 간단히 요약할 수 있습니다. 텍스트 데이터를 전처리하는 방법에는 토큰화, 정수 인코딩, 패딩 등이 포함되며, 임베딩은 단어를 벡터로 변환하는 과정입니다. 일반적으로는 합성곱 신경망(CNN)이나 순환 신경망(RNN)을 사용하여 텍스트를 분류하는데, 이들 모델은 임베딩과 분류기를 결합하여 구성됩니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.