한국어 임베딩 - 1.서론
이 글은 이기창 님의 저서인 한국어 임베딩 내용을 라마인드 하기 위해 정리한 문서입니다. https://github.com/ratsgo/embedding/ 1. 서론 (p.27~) 1.1 임베딩이란 (p.28~) 1.2 임베딩(embedding)의 역할 (p.30~) - 단어/문자 강 관련도 계산 - 의미적/문법적 정보 함축 - 전이 학습 임베딩 - 단어/문자 강 관련도 계산 단어 벡터들 사이의 유사도를 계산 가능 Word2Vec, FastText, NPLM, GloVe, Swivel t-SNE라는 차원 축소 기법으로 N(N>2)차원 이상의 단어 벡터들을 2차원으로 줄여 시각화 가능 임베딩 - 의미적/문법적 정보 함축 단어 벡터 간 덧셈/뺄셈을 통해 단어들 사이의 의미적, 문법적 관계를 도출 가능 (단어..