반응형 word2vec2 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. 이전 1 다음 반응형
