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NLP 🗣/한국어 임베딩1

1. Embedding 1.1 임베딩이란 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 벡터로 바꾸는 과정 1.2 임베딩의 역할 1) 단어/ 문장 간 관련도 계산 단어를 벡터로 표현하는 순간 단어간의 유사도를 계산 가능 ex> 코사인 유사도 2) 의미/문법 정보 함축 벡터간의 사친 연산으로 단어 간의 유추 평가 가능 ex> 단어1 + 단어 2 - 단어 3 = 아들 + 딸 - 소년 = 소녀 3) 전이 학습 단어를 임베딩 한 값이 input 으로 쓰인다. 1.3 임베딩 기법 0) 그 전에 시소러스를 활용한 방법 (시소러스 기반 기법) wordNet수많은 단어에 대한 동의어와 계층 구조 등 정의 하지만 수작업으로 시대 변화에 대응하기 어렵다. 비용이 많이 든다. 단어간 미묘한 차이를 표현 할 수 없다. nlp에서 가장 유명한 시소러스.. 2021. 12. 10.

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