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자연어처리10

Skip-Gram과 CBoW 모델의 차이점과 장단점: Word2Vec의 핵심 개념과 원리를 쉽게 설명 Word2Vec은 단어의 의미와 관계를 벡터로 표현하는 단어 임베딩 기법입니다. Word2Vec에서는 Skip-Gram과 CBoW라는 두 가지 학습 모델을 사용할 수 있습니다. Skip-Gram은 중심 단어로부터 주변 단어를 예측하는 방식이고, CBoW는 주변 단어로부터 중심 단어를 예측하는 방식입니다. 이 두 모델은 각각 장단점이 있습니다. Skip-Gram은 희소한 단어나 복잡한 관계를 잘 표현할 수 있지만, 학습 속도가 느리고 메모리를 많이 사용합니다. CBoW는 학습 속도가 빠르고 메모리를 적게 사용하지만, 흔한 단어나 간단한 관계에 적합합니다. 이 글에서는 Skip-Gram과 CBoW 모델의 차이점과 장단점에 대해 자세히 알아보겠습니다. Word2Vec이란? Word2Vec은 구글 연구원인 토마.. 2023. 10. 4.
단어를 벡터로 바꾸는 두 가지 방법: One-hot encoding과 Word2Vec의 원리와 장단점 단어를 벡터로 표현하는 것은 자연어 처리에서 중요한 과정입니다. 이때 사용할 수 있는 두 가지 방법이 One-hot encoding과 Word2Vec입니다. One-hot encoding은 단어를 고유한 하나의 벡터로 표현하는 방법이고, Word2Vec은 단어를 주변 단어와의 관계에 따라 벡터로 표현하는 방법입니다. 이 두 방법은 각각 원리와 성능에 있어서 차이점과 장단점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 One-hot encoding과 Word2Vec의 원리와 성능을 비교하고, 각각의 장단점을 분석하며, 어떤 상황에서 어떤 방법을 선택하고 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 단어 벡터화란? 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 자연어 처리에서는 텍스트 데이터를 .. 2023. 9. 27.
N-gram과 언어 모델의 관계와 활용 방법 - 단어 시퀀스의 확률을 계산하는 방법과 자연어 생성 및 분석에 적용하는 방법 N-gram과 언어 모델은 자연어 처리의 핵심 기술입니다. N-gram은 단어나 문자의 시퀀스를 n 개씩 묶은 것으로, 어떤 단어가 다음에 나올지 예측하는 데 사용됩니다. 언어 모델은 단어 시퀀스의 확률을 계산하는 모델로, N-gram을 기반으로 만들 수 있습니다. 언어 모델은 자연어 생성과 분석에 다양하게 적용됩니다. 예를 들어, 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 요약, 챗봇 등에 사용됩니다. 이 글에서는 N-gram과 언어 모델의 원리와 활용 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. N-gram이란? N-gram은 단어나 문자의 시퀀스를 n개씩 묶은 것입니다. 예를 들어, "I love you"라는 문장에 대해, 1-gram(유니그램)은 I, love, you 각각의 단어를, 2-gram(바이그램)은 I lo.. 2023. 9. 26.
TF-IDF와 PMI의 원리와 비교: 어떤 방법이 더 좋은 텍스트 분석 기법일까? 텍스트 분석에서 자주 사용되는 두 가지 방법인 TF-IDF와 PMI에 대해 알아보겠습니다. TF-IDF는 단어 빈도(Term Frequency)와 역 문서 빈도(Inverse Document Frequency)의 곱으로, 문서 내에서 단어의 중요도를 나타내는 가중치입니다. PMI는 상호 정보량(Pointwise Mutual Information)의 약자로, 두 단어가 함께 등장할 확률과 각각 등장할 확률의 비율로, 단어 간의 연관성을 나타내는 지표입니다. 이 두 방법은 각각 다른 목적과 장단점을 가지고 있으며, 텍스트 분석에서 서로 보완적으로 사용될 수 있습니다. 이 글에서는 TF-IDF와 PMI의 원리와 계산 방법, 그리고 각각의 장단점과 성능 비교를 예제와 함께 설명하겠습니다. 1. TF-IDF와 P.. 2023. 9. 23.
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