You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
14 lines
1.5 KiB
14 lines
1.5 KiB
# 다른 데이터셋 시도해보기
|
|
|
|
## 지침
|
|
|
|
NLTK를 사용하여 텍스트에 감정을 할당하는 방법을 배웠으니, 이제 다른 데이터셋을 시도해보세요. 데이터를 처리하는 과정이 필요할 수 있으니, 노트북을 만들어서 생각 과정을 문서화하세요. 무엇을 발견했나요?
|
|
|
|
## 평가 기준
|
|
|
|
| 기준 | 모범 사례 | 적절한 사례 | 개선이 필요함 |
|
|
| --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- | ---------------------- |
|
|
| | 감정이 어떻게 할당되는지 설명하는 잘 문서화된 셀을 포함한 완전한 노트북과 데이터셋이 제시됨 | 노트북에 좋은 설명이 부족함 | 노트북에 결함이 있음 |
|
|
|
|
**면책 조항**:
|
|
이 문서는 기계 기반 AI 번역 서비스를 사용하여 번역되었습니다. 우리는 정확성을 위해 노력하지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원어로 작성된 원본 문서를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 오역에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. |