분산 표현(Distributed Representation)1 자연어 처리(NLP)에서의 임베딩(Embedding) 자연어 처리(NLP)에서의 "임베딩(Embedding)"은 단어나 문장을 수치적인 벡터로 표현하는 기술입니다. 이는 기계 학습 모델에 텍스트 데이터를 입력하기 위해 사용됩니다. 임베딩은 단어나 문장을 밀집형(dense) 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 임베딩의 주요 특징: 1. 단어 임베딩(Word Embedding): 각 단어를 고정된 길이의 실수 벡터로 매핑합니다. 이러한 단어 임베딩은 단어 사이의 의미적, 문법적 유사성을 캡처하여 벡터 공간에서 단어 간 관계를 보존합니다. 2. 벡터 표현: 임베딩된 벡터는 특정 단어의 의미와 관련된 정보를 포함하며, 이를 통해 단어 간 유사성을 측정하거나 다른 작업에 활용할 수 있습니다. 3. 밀집형(dense) 표현: 임베딩된 벡터는 .. 2023. 12. 15. 이전 1 다음
