<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Tue, 12 May 2026 10:15:13 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/represent-reference/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[정답 데이터를 어떻게 표현해야 할까?]]></title><description><![CDATA[Mirrored feed : 이번 글에서는 저번글에 이어서, 분류(Classification) 문제에 있어서, "정답을 어떻게 표현해야 할까?" 에 대해서 다루겠습니다. 감성분석을 훈련시키기 위한 데이터를 모았다고 할 때, 각 문장들에 대한 감성의 정도를 어떻게 표현해야 할까요? 감성이 매우 긍정이면 10점, 조금 긍정이면 5점, 중립이면]]></description><link>http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/4greqm</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/artificial-intelligence/@hugmanskj/4greqm</guid><category><![CDATA[artificial-intelligence]]></category><dc:creator><![CDATA[hugmanskj]]></dc:creator><pubDate>Thu, 11 Jan 2018 02:04:24 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/S5EokqxpWrj5RZcyJwsgtuwTeiJ71qYeqk5DJywswgeZvPpWR5vG3GS92tii1gwdnFNC58z?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>