선생님 질문있습니다.

안녕하십니까, 

지금 텍스트 분석 섹션을 학습하고 계신 중에 올려주신 건가요? 올려 주신 질문이 좋은 질문이긴 한데, 아이디어를 좀 더 다듬어서 질문을 다시 해주시면 좋을 것 같습니다.  

1. 문서가 아니라 문서내의 각 행의 label값이 긍정 부정의 총 count라는 말씀이신가요? 

음, 암튼 문서  또는 각 행의 label 값이 긍정, 부정의 총 count라면 train 역시 문서/각 행의  예측  label의 긍정 부정 총 count가 얼마인지를 나타내는 모델이 되어야 합니다. 회귀 모델이 되어야 할 것 같습니다만, 

근데 긍정 부정의 총 count라는게 긍정과 부정을 다 합친 총 count인건지, 아님 긍정 count, 부정 count각각 건수가 몇개라는 건지요? 

2. 긍정, 부정이 label이 아니라 피처 타입이라는 건가요? 피처면 feature vectorization을 적용하면 됩니다만, 굳이 또 원/핫 인코딩을 할 필요는 없을 것 같습니다.