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딥러닝: Word Embeddings - Word2Vec과 GloVe

🤔 딥러닝의 세계로 발을 들이면서 자연어 처리(NLP)는 빼놓을 수 없는 중요한 분야이다. 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하는 과정은 NLP의 핵심이며, 이 과정에서 Word Embeddings(단어 임베딩) 기술이 중요한 역할을 한다. Word2Vec과 GloVe는 널리 사용되는 단어 임베딩 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 파악하여 딥러닝 모델의 성능을 향상시킨다.💡 Word Embeddings (단어 임베딩)단어 임베딩은 단어를 고정 차원의 실수 벡터로 표현하는 기술이다. 이러한 벡터는 단어의 의미적, 문법적 정보를 담고 있으며, 단어 간의 유사성을 계산하는 데 사용된다. 예를 들어, "king(왕)"과 "queen(여왕)"은 서로 관련성이 높으므로, 임베딩 공간에서..
딥러닝 2025. 3. 26. 23:13
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