MungGu Story

자연어처리 목적 MLModel 구조체 MLTextClassifier 문서개요 MLTextClassifier는 자연어 텍스트 판별을 위해 학습된 모델입니다. MLTextClassifier는 구조체로 되어있으며, CreateML 프레임워크에 속해있는 멤버 구조체입니다. Declaration 선언방식 MLTextClassifier는 구조체(struct)로 구성되어 있습니다. MLTextClassifier는 [String: [String]] / MLDataTable 타입 등의 trainingData와 textColumn: String / labelColumn: String, parameters: MLTextClassifier.Model 등의 인자를 통해 생성할 수 있습니다. MLTextClassifier 개요 ..

자연어처리 ML Model 생성 준비하기 ■ Playground 프로젝트 생성 iOS 환경에서 자연어처리를 위한 ML모델을 생성하기 위한 밑단계를 진행해보겠습니다. 자연어처리 분석을 위한 json 데이터를 사용해서 학습된 MLDataTable을 생성하고, ML Model을 생성할 수 있습니다. 이번에 생성할 MLModel은 아마존의 댓글 리뷰 데이터 셋을 가진 json 파일을 활용해서 MLDataTable을 생성하고, 이를 통해서 학습된 MLModel을 생성할 예정입니다. 해당 MLModel을 통해서 특정 리뷰 내용이 긍정적인지, 부정적인지를 체크하는데 사용합니다. 먼저, XCode를 실행하고, "Get started with a playground"를 선택해줍니다. 이번 단계에서 진행할 MLDataTa..

VisionRequest iOS에서는 Vision 요청을 통해 다양한 결과값을 얻어낼 수 있습니다. 예를 들면 객체탐지, 바코드, 이미지 내 얼굴, 텍스트 인식 등이 있습니다. 이러한 Vision 요청을 위해 Vision 프레임워크를 먼저 import 합니다. import Vision 이후 다양한 종류의 VisionRequest 중에 선택해서 사용할 수 있습니다. 그 예로는 직사각형으로 객체를 탐지하는 VNDetectRectanglesRequest 등의 객체가 있습니다. Vision과 관련된 객체를 이름 앞에 VN이라는 접두어가 붙습니다. VisionRequest Handler VisionRequest에 대한 응답을 받기 위해 사용하는 것이 VisionRequest Handler입니다. VisionReq..

지난번 포스팅에서는 NLTagger로 간단하게 문자열을 단어 단위로 토큰화해봤었는데요. 오늘은 해당 문자열을 어휘(품사) 혹은 지역, 인물, 회사 등의 다양한 기준으로 토큰화 및 분석결과를 얻는 방법을 알아보겠습니다. 이번 포스팅의 과정은 과정은 지난번에 작성한 코드에서 이어서 진행해도 문제가 없습니다. NLTagger로 문자열 품사별(.LexicalClass) 토큰화하기 지난번과 같이 playground 파일을 열어서, 빈 프로젝트 파일에 import NaturalLanguage를 import 해줍니다. // MARK: - String Tokenizer // - 문자열의 토큰화는 자연어 처리에 있어서 핵심적인 기능 중 하나입니다. // - 문자열을 토큰화해보는 예제) import NaturalLangu..