단어 임베딩은 감정 분석, 자동 요약, 기계 번역과 같은 자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 단어 및 구문의 벡터 표현입니다. 단어 임베딩은 기계가 단어의 맥락을 이해하는 데 도움을 주어 인간의 언어를 더 정확하고 빠르게 처리할 수 있게 해줍니다.
Word2Vec은 가장 널리 사용되는 단어 임베딩 기술입니다. 2013년 Google 연구원이 개발한 이 기능은 단어와 구문을 숫자 벡터에 매핑합니다. Word2Vec은 얕은 신경망을 사용하여 텍스트를 분석하고 단어가 사용되는 맥락을 이해합니다.
GloVe는 또 다른 유명한 단어 임베딩 기술입니다. 2014년 스탠포드 연구진에 의해 개발되었으며 전역 행렬 분해 접근 방식을 사용하여 단어와 구문을 숫자 벡터에 매핑합니다. GloVe는 다양한 언어와 주제에 걸친 대규모 텍스트 모음에서 단어 관계를 학습하는 통계적 동시 발생 모델을 기반으로 합니다.
FastText는 2016년 Facebook AI 연구 부서에서 개발한 또 다른 유형의 단어 임베딩 기술입니다. 특히 짧은 문구를 모델링하고 해당 문구가 다른 단어, 문구 및 주제와 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 데 적합합니다. FastText는 얕은 신경망을 사용하여 유사한 단어를 그룹화하여 문맥과 의미를 더 잘 표현합니다.
단어 임베딩은 NLP 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며 기계 학습 알고리즘에서 자주 사용됩니다. 이를 통해 기계는 단어가 사용되는 맥락을 이해할 수 있으므로 자연어 작업의 정확성이 향상되고 처리 시간이 빨라집니다.
