임베딩3 유사성 평가(Similarity Evaluation) - 임베딩 모델의 성능을 평가 임베딩 모델의 성능을 평가하기 위한 한 가지 방법은 유사성 평가(Similarity Evaluation)입니다. 이 방법은 임베딩된 단어 벡터 간의 유사성을 측정하여 임베딩 모델이 의미적으로 유사한 단어들을 벡터 공간에서 얼마나 잘 표현하는지를 평가합니다. 유사성 평가 방법 1. 단어 유사도 측정: 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 가장 많이 사용합니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 기반으로 벡터의 유사성을 측정합니다. 두 벡터가 같은 방향을 향하고 있을수록 1에 가까운 값을 가지며, 유사성이 높음을 의미합니다. 2. 평가 데이터셋 구성: 평가를 위해 사전에 유사성을 측정할 단어 쌍이나 문장 쌍을 수집하여 데이터셋을 구성합니다. 대표적으로 WordSim-353, WordSimil.. 2023. 12. 17. 임베딩(Embedding)의 종류와 평가기준 임베딩(Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기술입니다. 다양한 종류의 임베딩이 있으며, 각각의 임베딩은 다른 방식과 특성을 가지고 있습니다. 또한, 임베딩의 평가 기준은 주어진 작업에 대한 성능과 유용성을 평가하는 데 사용됩니다. 임베딩의 주요 종류: 1. Word2Vec: Continuous Bag of Words (CBOW)와 Skip-gram이라는 두 가지 모델로 구성됩니다. 주변 단어를 사용하여 대상 단어를 예측하는 방식으로 단어의 분산 표현을 학습합니다. 단어 간 의미적 관계를 캡처하여 벡터 공간에서 유사한 의미를 가진 단어들이 서로 가깝게 매핑됩니다. 2. GloVe (Global Vectors for Word Representation): 단어.. 2023. 12. 16. 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
