Deep-Learning-NLP 캡스톤 디자인 관련 졸업작품 내용입니다. ccna-crawling 레포지토리의 데이터를 토대로 분석합니다. 자연어 처리 목적 crawling 레포지토리의 문제들의 핵심 키워드 분석 (다중 클래스 분류) CCNA PPT 크롤링 및 전처리 후 토큰화 (문제들의 챕터 분석) 대분류 별 PPT 분리 및 TF-IDF 수행 (모델 적용 핵심 과정) 대분류 별 슬라이드 카테고리 태깅 작업 및 LSTM 모델 설계 (모델 적용 핵심 과정2) 진행 과정의 도식화입니다. 아래를 참고하세요 Language : Python Tool : Pycharm 참고서적 : https://wikidocs.net/book/2155
