1 https://www.120dasan.or.kr/dsnc/main/main.do

  2 보편적인 정의는 ‘https://ko.wikipedia.org/wiki/잠재_디리클레_할당’ 문서를 참고하기 바란다.

  3 Blei and Laftery, 2009:74, 또는 Blei, 2012:7 논문을 참고하기 바란다.

  4 API Document: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html

  5 API Document: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer

  6 출처: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/translating-to-a-lower-dimensional-space?hl=ko

  7 karpathy의 블로그와 Fei-Fei Li & Justin Johnson & Serena Yeung의 강의 자료 참고

  8 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness

  9 케라스 API 문서 참조: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/RNN

10 API Document: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/text/Tokenizer

11 내장 RNN의 주요 기능은 API 문서 참고: https://www.tensorflow.org/guide/keras/rnn

12 출처: https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series?hl=ko#%EC%88%9C%ED%99%98_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D

13 출처: http://keras.dhpit.com