반응형 1. 서론 1.1 임베딩이란 임베딩 - 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 숫자의 나열인 벡터로 바꾼 결과 혹은 그 일련의 과정 전체 1.2 임베딩의 역할 단어/문장 간 관련도 계산 컴퓨터가 계산하기 좋도록 단어를 벡터로 변환하기 때문에 유사도 계산 가능 의미적/문법적 정보 함축 단어가 벡터로 표현되어 단어간의 덧셈/뺄셈을 통해 단어들 사이의 의미적, 문법적 관계 도출 가능 전이 학습 임베딩을 다른 딥러닝 모델의 입력값으로 쓰는 기법 1.3 임베딩 기법의 역사와 종류 통계기반 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis) - 단어 사용 빈도 등 말뭉치의 통계량 정보가 들어있는 커다란 행렬(matrix)에 특이값 분해(Singular Value Decomposition)등 수학적 기법을 적용.. 2020. 10. 21. 이전 1 다음 반응형