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ML-For-Beginners/translations/ko/6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md

14 lines
1.6 KiB

# 시적 허용
## 지침
[이 노트북](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency)에서 Azure 텍스트 분석을 사용하여 감정 분석된 500편 이상의 에밀리 디킨슨 시를 찾을 수 있습니다. 이 데이터셋을 사용하여 강의에서 설명한 기법을 사용해 분석하세요. 시의 제안된 감정이 더 정교한 Azure 서비스의 결정과 일치합니까? 왜 그렇다고 생각하나요? 혹은 왜 그렇지 않나요? 놀라운 점이 있나요?
## 채점 기준
| 기준 | 모범 사례 | 적절한 사례 | 개선이 필요한 사례 |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------ | ------------------------ |
| | 작가의 샘플 출력에 대한 철저한 분석이 포함된 노트북이 제시됨 | 노트북이 불완전하거나 분석을 수행하지 않음 | 노트북이 제시되지 않음 |
**면책 조항**:
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