#Gensim #spaCy #NLTK #TextBlob #PyCaret #Word2Vec #Doc2Vec10가지 유용한Text 데이터 분석 라이브러리 데이터 분석을 위한 기술로 텍스트 분석 및 자연어 처리 도구들과 기법들을 설명하고 비교해봅니다.1. Gensim목적: 토픽 모델링, 문서와 단어 임베딩, 그리고 자연어 처리(NLP)를 위한 Python 라이브러리.주요 기능:LDA, Word2Vec, Doc2Vec, FastText와 같은 알고리즘 지원.대규모 텍스트 데이터를 효과적으로 처리.특징:간단한 사용법과 확장성이 뛰어남.텍스트 클러스터링 및 토픽 모델링에 강점.https://linkniti1.com/2. spaCy목적: 고성능의 자연어 처리(NLP)를 제공하는 Python 라이브러리.주요 기능:토큰..
