Skip gram2 [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1002 워드투벡터(Word2Vec) 단어 간 유사도를 반영할 수 있도록 단어의 의미를 벡터화 할 수 있는 대표적인 방법 2. 분산 표현(Distributed Representation) - 단어의 '의미'를 다차원 공간에 벡터화하는 방법 - '비슷한 위치에 등장하는 단어들은 비슷한 의미를 가진다'라는 분포 가설(distributional hypothesis) 기반 - 벡터의 차원이 단어 집합(vocabulary)의 크기일 필요가 없으므로, 벡터의 차원이 상대적으로 저차원 - 두 가지 방식이 있음 CBOW : 주변에 있는 단어들을 가지고 중간에 있는 단어들을 예측하는 방법 kip-Gram : 중간에 있는 단어들을 가지고 주변에 있는 단어들을 예측하는 방법 3. CBOW(Continuous Bag of Words) - 중심 단어(center .. 2021. 5. 21. [KoreaUniv DSBA] 강필성 교수: 05_Text_Representation_II_Distributed_Representation_Part_2_Kor Unstructured Data Analysis 05_Text_Representation_II_Distributed Representation_Part_2_Kor - Word2Vec - CBOW - Skip-gram - Gradient ascent https://github.com/pilsung-kang/text-... 2021. 3. 2. 이전 1 다음
