엔티티 임베딩

엔티티 임베딩은 범주형 변수를 '임베딩'이라고 하는 저차원의 실수값 벡터로 표현하는 프로세스입니다. 이 기술은 자연어 처리(NLP) 및 추천 시스템과 같은 분야의 다양한 작업에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

벤지오 외(2003)가 처음 제안한 임베딩 기법은 범주형 변수에 대한 표현을 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 이 접근법을 사용하면 범주형 변수의 의미를 파악할 수 있고 변수를 표현하는 데 필요한 매개변수의 수를 줄일 수 있다는 것이 주요 장점입니다. 실제로 이 접근 방식은 데이터를 더 잘 표현할 뿐만 아니라 모델을 저장하는 데 필요한 메모리 양을 줄이는 데 사용됩니다.

NLP에서 엔티티 임베딩은 문서에서 단어를 표현하는 데 사용되므로 모델이 문맥 정보를 더 잘 포착할 수 있습니다. 예를 들어, '자동차'에 대한 임베딩은 운전에 대한 문장과 자동차 대리점에 대한 문장의 문맥에 따라 달라질 수 있습니다. 이는 언어 이해나 기계 번역과 같은 작업에 유용합니다.

추천 시스템에서 엔티티 임베딩은 영화나 책과 같은 항목을 나타내는 데 사용됩니다. 임베딩은 항목 간의 유사성을 포착하여 모델이 유사한 항목을 사용자에게 더 잘 매칭할 수 있도록 합니다.

전반적으로 엔티티 임베딩은 모델이 의미를 더 잘 포착하고 필요한 메모리 양을 줄이는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. 이 접근 방식은 NLP에서 추천 시스템에 이르기까지 다양한 작업에 사용되므로 광범위한 애플리케이션에 유용한 도구입니다.