SimilarKeywords
입력된 쿼리와 유사한 키워드를 검색합니다.
SimilarKeywords(positive_keyword,
negative_keyword,
max_count = 30,
min_score = 0.5,
date_from = None,
date_to = None)
각각의 단어는 분산 표현(Distributed Representation)을 통해 유사한 단어는 인접하도록 특정 공간에 사상됩니다. 특정 공간에 사상된 단어는 백터 연산을 통해 아래의 그림과 같이 새로운 단어를 유추할 수 있습니다.
T. Mikolov, W. T. Yih, and G. Zweig, NAACL HLT 2013
위의 오른쪽 그림의 예시는
SimilarKeywords(positive_keyword="KINGS QUEEN", negative_keyword="KING")와 같은 연산을 통해 QUEENS를 얻을 수 있습니다. 그러나 이는 이상적인 경우이며 대부분의 경우 positive_keyword의 토큰이 하나일 때 가장 좋은 결과를 출력합니다.Word2Vec 모델은 연도별로 발생한 뉴스 데이터를 기반으로 각각 학습되었으며
date_from/date_to를 통해 개별 연도의 유사 키워드를 검색할 수 있습니다.Parameter | Type | Description | Required |
positive_keyword | string | 검색 쿼리, 공백을 통해 하나 이상의 토큰을 표현 | True |
negative_keyword | string | 제외 검색 쿼리, 공백을 통해 하나 이상의 토큰을 표현 | |
max_count | integer | 최대 검색 결과 개수 | |
min_score | float | 최소 코사인 유사도 점수 | |
date_from/date_to | string | 검색 기간(YYYY) | |
> SimilarKeywords("자율주행", date_from="2015")
...
keyword score
year index
2015 0 자율주행차 0.8541
1 무인자동차 0.7629
2 전기자동차 0.7410
3 무인차 0.7386
4 초소형 0.7284
... ... ...
2019 25 IoT 0.6457
26 기술인 0.6448
27 AR 0.6441
28 수소연료전지 0.6437
29 미래형 0.6435
> SimilarKeywords("자율주행 LG전자", "삼성전자", max_count=10)
...
keyword score
year index
2019 0 자율주행차 0.6678
1 지능형 0.6578
2 모빌리티 0.6448
3 스마트홈 0.6416
4 로봇 0.6344
5 융복합 0.6338
6 상용 0.6329
7 신기술 0.6245
8 실증 0.6166
9 커넥티드카 0.6121
Last modified 1yr ago