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생활-라이프
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모델을 기반으로 제공돼요. 글의 제목과 본문을 살펴보고 문맥과 패턴을 통계적·언어적 특징으로 분석해, 가장 알맞은 카테고리를 똑똑하게 추천해 드립니다.
분류 추론 과정
입력 텍스트:
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추출된 단어 및 빈도 (Top 10):
단어 | 빈도 | 버킷 |
---|---|---|
유용한 | 1 | b1157 |
정보 | 1 | b501 |
감사합니다 | 1 | b11496 |
감사합니 | 1 | b4526 |
앞으로도 | 1 | b9304 |
앞으로 | 1 | b7401 |
자주 | 1 | b15302 |
확인할게요 | 1 | b6153 |
확인할게 | 1 | b13683 |
카테고리별 최종 점수 (Top 3):
카테고리 | 최종 점수 | 정확도(%) | 편향 보정 가중치 |
---|---|---|---|
생활-라이프 | 0.829968 | 88.22% | 1.0786 |
지역-로컬 | 0.756091 | 94.51% | 1.146 |
일상-잡담 | 0.751086 | 68.89% | 1.0719 |
주요 단어 (생활-라이프):
버킷 | TF | IDF | 입력 빈도 | 기여도 |
---|---|---|---|---|
b15302 | 5228650 | 4.5062 | 1 | 23561120.8163 |
b4526 | 1988400 | 5.788 | 1 | 11508874.6745 |
이 카테고리 학습:
정답 660856회,
오답 88209회
(정확도: 88.22%)
신뢰도:
48%
누적 학습 데이터량:
5M+
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