sarcasm 데이터 셋을 이용해 뉴스 기사의 제목을 보고 해당 기사가 비꼬는 기사인지 아닌지를 판별하는 모델을 만들어 보려고 한다. json을 통해 sarcasm 데이터를 로드해 구성을 살펴보면, article_link에 뉴스 기사의 URL, headline에 뉴스 기사의 제목, is_sarcastic에 비꼼의 여부 (비꼼:1, 일반:0)가 들어있는 것을 확인할 수 있다. 모델을 만들 때 사용할 데이터인 headline과 is_sarcastic 값을 가져와 데이터셋을 구성하고, 20,000개를 기준으로 train과 validation 데이터셋으로 분리해 준다. for data in datas: sentences.append(data['headline']) labels.append(data['is_sarcastic']) train_sentences = sentences[:20,000], train_labels = labels[:20,000] validation_sentences = ...
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DeepRNN
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케라스
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자연어처리
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자연어전처리
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심층RNN
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분류모델
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머신러닝
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딥러닝분류모델
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딥러닝분류
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딥러닝기초
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딥러닝
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sarcasm데이터
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LSTM모델
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LSTM
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keras
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텍스트분류
