단어 임베딩

단어 임베딩은 자연어 처리에서 언어 모델과 표현 학습 기술을 통칭하는 용어입니다. 개념적으로는 고차원 공간의 단어를 저차원 연속 벡터 공간에 내장하는 것을 의미하며, 각 단어나 구문은 실수체의 벡터로 매핑됩니다.

현재의 단어 임베딩 방법에는 인공 신경망, 단어 구문 행렬의 차원 축소, 확률 모델, 단어가 위치한 맥락의 명시적 표현 등이 있습니다. 기본 입력에서 구문을 표현하는 단어 임베딩 방법은 문법 분석기와 텍스트 감정 분석의 효율성을 개선할 수 있습니다.

단어 임베딩 알고리즘

• 임베딩 레이어: 특정 자연어 처리 작업을 위한 신경망 모델과의 공동 학습 방법
• Word2Vec: 텍스트 코퍼스에서 독립적인 단어 임베딩을 효율적으로 학습하기 위한 통계적 방법입니다.
• GloVe: Word2Vec 방식의 확장으로 단어 벡터를 효율적으로 학습할 수 있습니다.