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ML/tensorflow

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이력서 자동 생성 - 로직 1. 모델 생성 2. API 서비스 - 스크랩핑을 통한 블로그 키워드 추출 ( tistory / medium / velog ) - 키워드 추출 제시 or 사용자가 키워드 입력(10개) - 결과 저장(생성된 자소서) - 다시 LSTM 실행 후 모델 생성 - 비용 절감을 위해 API 서비스+ 스크랩핑은 람다로 구현 예정 - 모델과 결과 저장은 s3 - 머신러닝은 시간이 너무 오래 걸려 일단은 자체 서버로 해결
1. word2Vec #!/usr/bin/env python# coding: utf-8 # In[1]: corpus = ['king is a strong man', 'queen is a wise woman', 'boy is a young man', 'girl is a young woman', 'prince is a young king', 'princess is a young queen', 'man is strong', 'woman is pretty', 'prince is a boy will be king', 'princess is a girl will be queen'] # In[2]: print corpus # In[7]: def remove_stop_words(corpus): stop_words = ['is', 'a', ..

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