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[통계] 키워드 추출
이름
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문서 임베딩과 단어 임베딩 간의 유사도만을 사용하여 키워드를 추출하는 기본적인 방법의 문제점은 무엇인가?
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문서 임베딩과 단어 임베딩 간의 유사도만을 사용하여 키워드를 추출하는 기본적인 방법의 문제점은 무엇인가?
A
문서와 전혀 관련 없는 단어들만 추출된다.
B
내용상 비슷비슷한 키워드들이 함께 추출될 수 있다.
C
계산 시간이 너무 오래 걸려 실제 적용이 어렵다.
D
추출된 키워드의 의미를 파악하기 어렵다.
Max Sum Similarity (MSS) 방법으로 키워드를 선택할 때, 최종적으로 어떤 키워드 조합을 선택하는가?
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Max Sum Similarity (MSS) 방법으로 키워드를 선택할 때, 최종적으로 어떤 키워드 조합을 선택하는가?
A
문서와 가장 유사한 상위 k개의 키워드를 단순히 선택한 조합.
B
문서와의 유사도는 낮지만, 키워드들 간의 유사도 합계가 가장 높은 조합.
C
문서와 유사하면서, 동시에 선택된 키워드들 간의 유사도 합계가 가장 낮은(즉, 서로 다른) 조합.
D
각 키워드의 등장 빈도만을 고려하여 가장 빈도가 높은 키워드 조합.
Maximal Marginal Relevance (MMR)에서 `diversity` 하이퍼파라미터를 증가시키면 키워드 선택에 어떤 영향을 미치는가?
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Maximal Marginal Relevance (MMR)에서 `diversity` 하이퍼파라미터를 증가시키면 키워드 선택에 어떤 영향을 미치는가?
A
문서와의 유사도가 높은 키워드를 더 선택하게 된다.
B
이미 선택된 키워드들과의 유사도가 낮은, 더 새로운 키워드를 우선적으로 선택하게 된다.
C
문서와의 유사도와 기존 키워드와의 다양성을 동일한 비율로 고려하게 된다.
D
키워드 추출을 중단하고 가장 처음 후보 단어만 반환한다.
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