NLP/Concept10 [NLP] Word Embedding Word Embedding 희소 표현과 밀집 표현 희소 표현 Sparse Representation: 벡터 또는 행렬(matrix)의 값이 대부분이 0으로 표현되는 방법 ex. One-Hot Vector 밀집 표현 Dense Representation: 사용자가 설정한 값으로 모든 단어의 벡터 표현의 차원을 맞춤에 따라 차원이 조밀해진 벡터 워드 임베딩 Word Embedding: 단어를 밀집 벡터로 표현하는 방법 임베딩 벡터 Embedding Vector: 임베딩 과정을 통해 나온 결과 1 word2vec word2vec 의미상의 유사도를 반영하여 단어의 의미를 벡터 공간에 임베딩하는 것 Input Data: One Hot Encoding Vector Input → Hidden: Embedding Ve.. 2023. 4. 3. 이전 1 2 다음
