fasttext1 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. 이전 1 다음
