워드 임베딩(Word2Vec, GloVe, FastText)

단어 임베딩은 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML) 알고리즘에 사용되는 특징 표현 기법입니다. 단어 임베딩은 말뭉치 또는 문서의 단어를 실수의 숫자 벡터에 매핑합니다. 이러한 숫자 벡터는 주어진 텍스트에서 단어의 의미와 문맥을 포착할 수 있습니다. 단어 임베딩은 NLP 및 ML 알고리즘의 정확도와 성능을 개선하는 데 사용됩니다.

Word2Vec은 2013년에 Google의 연구원 그룹이 개발한 단어 임베딩의 한 유형입니다. Word2Vec은 신경망을 사용하여 문서 또는 말뭉치에서 단어의 기본 구조를 학습합니다. Word2Vec은 원핫 인코딩과 같은 기존 방식에 비해 고품질의 단어 임베딩을 생성합니다.

또 다른 유형의 단어 임베딩은 글로브(GloVe)로, 단어 표현을 위한 글로벌 벡터의 약자입니다. GloVe는 스탠포드 연구팀이 2014년에 개발했습니다. GloVe는 대규모 코퍼스로부터 글로벌 및 로컬 의미를 캡처할 수 있습니다. GloVe는 많은 자연어 처리 및 머신러닝 알고리즘의 성능을 개선하는 데 사용되었습니다.

FastText는 Facebook AI 연구팀이 2016년에 개발한 단어 임베딩의 한 유형입니다. FastText는 하위 단어 수준 정보를 사용한다는 점에서 Word2Vec 및 GloVe와 다릅니다. 이를 통해 FastText는 단어에 대한 형태적 정보를 캡처할 수 있으며, 이를 통해 어휘에 포함되지 않은 단어에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.

결론적으로, 단어 임베딩은 자연어 처리 및 기계 학습에서 점점 더 중요해지고 있습니다. Word2Vec, GloVe, FastText는 NLP 및 ML 알고리즘의 정확도와 성능을 개선하는 데 사용되는 널리 사용되는 단어 임베딩 유형입니다.