Daniel's blog

Word Embeddings의 구체적인 예시와 어떻게 사용되는지를 알아보자. 구체적 예시 Word2Vec : "king", "queen", "man", "woman" 라는 단어가 있다고 가정해보자. 학습된 Word2Vec 모델에서 Embedding은 다음와 같이 나타낼 수 있다. "king": [0.2, -0.1, 0.4] "queen": [0.21, -0.09, 0.41] "man": [-0.4, 0.3, -0.1] "woman": [-0.39, 0.31, -0.09] "king"과 "queen"이 "man"과 "woman"과 마찬가지로 유사한 벡털르 가지고 있음을 알 수 있다. GloVe :"computer", "keyboard", "flower", "rose" 라는 단어가 있다고 가정해보자. 이는 ..

Word Embeddings은 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 표현을 갖도록 하는 단어 표현의 한 유형이다. 이는 ML 알고리즘이 처리할 수 있도록 텍스트 데이터를 숫자 형식으로 변환하는 NLP의 기본 테크닉이다. 설명 Numerical Represenatation (숫자 표현) : Word Embeddings은 단어를 실수 벡터로 변환한다. 어휘의 각 단어는 고차원 공간(일반적으로 수백 차원)의 벡터에 매핑된다. Capturing Semantic Meaning (의미론적 포착) : 이러한 벡터는 단어의 의미를 포착하도록 설계돼있다. 비슷한 문맥에서 사용되는 단어는 비슷한 Embedding을 갖는 경향이 있다. 예를 들어, "king"과 "queen"은 Embedding 공간에서 가깝다. Contex..