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📚 목차1. 유클리드 거리 개념2. 유클리드 거리 실습1. 유클리드 거리 개념수학적 관점 접근유클리드 거리(Euclidean Distance)는 두 점 사이의 거리를 계산하는 기법입니다. 두 점 \(p\)와 \(q\)가 각각 \((p_1, p_2, ..., p_n)\), \((q_1, q_2, ..., q_n)\) 좌표를 가질 때, 두 점 사이의 거리를 유클리드 거리 공식으로 표현하면 아래와 같습니다. $$ \sqrt{(q_1 - p_1)^2 + (q_2 - p_2)^2 + ... + (q_n - p_n)^2} = \sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(q_i - p_i)^2}$$ 다차원이 아닌 2차원 공간에서 유클리드 거리를 쉽게 알아보겠습니다(그림 1 참고). 두 점 \..

📚 목차1. 코사인 유사도 개념2. 코사인 유사도 실습1. 코사인 유사도 개념코사인 유사도(Cosine Similarity)란 두 벡터 사이의 각도를 계산하여 두 벡터가 얼마나 유사한지 측정하는 척도입니다. 즉, DTM, TF-IDF, Word2Vec 등과 같이 단어를 수치화하여 표현할 수 있다면 코사인 유사도를 활용하여 문서 간 유사도를 비교하는 게 가능합니다. 코사인 유사도는 \(1\)에 가까울수록 두 벡터가 유사하다고 해석하며, 문서의 길이가 다른 경우에도 비교적 공정하게 비교할 수 있다는 장점이 있습니다. 아래 그림 1과 같이 두 벡터가 같은 방향을 가리키는, 즉 두 벡터 사이의 각도가 \(0^\circ\)일 때 코사인 유사도가 최댓값인 1을 갖습니다. \(A\), \(B\)라는 두 벡터가..

📌 들어가며 본 포스팅에서는 Boxplot를 해석하는 방법에 대해 알아봅니다. 아래 그림 1과 같이 세로축은 특정 값의 범위를 나타내고, 이 범위 내에서 데이터는 주로 파란색 박스 안에 분포합니다. 파란색 박스 가운데 노란색 직선으로 표시한 부분이 데이터의 중앙값(Median)이 됩니다. 박스 최상단은 제3 사분위수(Q3, 75th percentile), 최하단은 제1 사분위수(Q1, 25th percentile)입니다. 사분위수(Quantile)란 전체 데이터를 오름차순 정렬한 다음 25%씩 동일한 비율로 데이터를 나눈 것입니다. 즉, 제1 사분위수(Q1)는 가장 작은 데이터부터 전체 중 25% 비율만큼의 데이터를(25%) 의미하고, 제3 사분위수(Q3)는 중앙값(50%)에서부터 25% 비율만큼의 데이..

📚목차1. 등장배경2. 개념3. Sample 선정4. Word2Vec 성능1. 등장 배경Negative Sampling 방법은 Word2Vec의 CBOW와 Skip-gram 모두 단어 개수가 많아질수록 계산 복잡도가 증가하여 연산 속도가 저하된다는 한계점을 보완하기 위해 제안되었습니다. CBOW와 Skip-gram의 목적함수는 아래와 같습니다. $$ \mathcal{L}_{CBOW} = -\sum_{j=1}^{|V|}y_{j}log(\hat{y}) $$ $$ \mathcal{L}_{Skip-gram} = -\sum_{j=0, j\ne{m}}^{2m}\sum_{k=1}^{|V|}y_{k}^{(c-j)}\log\hat{y_{k}}^{(c-j)} $$ 수식에서 알 수 있듯이, CBOW와 Skip-..

📚목차1. 학습 데이터셋 생성 2. 인공신경망 모형 3. 학습 과정4. CBOW vs Skip-gram5. 한계점들어가며Word2Vec는 학습방식에 따라 크게 \(2\)가지로 나눌 수 있습니다: Continuous Bag of Words(CBOW)와 Skip-gram. CBOW는 주변 단어(Context Word)로 중간에 있는 단어를 예측하는 방법입니다. 여기서 중간에 있는 단어를 중심 단어(Center Word) 또는 타겟 단어(Target Word)라고 부릅니다. 반대로, Skip-gram은 중심 단어를 바탕으로 주변 단어들을 예측하는 방법입니다. 선행연구들에 따르면, 대체로 Skip-gram이 CBOW보다 성능이 우수하다고 알려져 있는데, 이에 대한 자세한 내용은 본 포스팅에 'Chapter 4..

📚목차1. 학습 데이터셋 생성 2. 인공신경망 모형 3. 학습 절차4. CBOW vs Skip-gram5. 한계점들어가며Word2Vec는 학습방식에 따라 크게 \(2\)가지로 나눌 수 있습니다: Continuous Bag of Words(CBOW)와 Skip-gram. CBOW는 주변 단어(Context Word)로 중간에 있는 단어를 예측하는 방법입니다. 여기서 중간에 있는 단어를 중심 단어(Center Word) 또는 타겟 단어(Target Word)라고 부릅니다. 반대로, Skip-gram은 중심 단어를 바탕으로 주변 단어들을 예측하는 방법입니다. 본 포스팅에서는 CBOW에 대해 다루고, 다음 포스팅에서 Skip-gram에 대해 자세히 다룹니다.1. 학습 데이터셋 생성CBOW에서 학습 데이터셋을 ..

📚 목차1. Word2Vec 개념2. 희소표현과의 차이점 3. 언어모델과의 차이점1. Word2Vec 개념Word2Vec는 Word to Vector라는 이름에서 알 수 있듯이 단어(Word)를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화된 벡터(Vector)로 표현하는 기법 중 하나입니다. 구체적으로는 분산표현(Distributed Representation) 기반의 워드임베딩(Word Embedding) 기법 중 하나입니다. 분산표현이란 분포가설(Distibutional Hypothesis) 가정 하에 저차원에 단어 의미를 분산하여 표현하는 기법입니다. 분포가설은 "유사한 문맥에 등장한 단어는 유사한 의미를 갖는다"라는 가정입니다. 여기서 단어를 벡터화하는 작업을 워드임베딩(Word Embedding)이라고..

📚 목차1. 희소표현(Sparse Representation) 2. 밀집표현(Dense Representation) 3. 워드임베딩(Word Embedding)들어가며워드 임베딩(Word Embedding)은 단어(Word)를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 벡터로 표현하는 기법 중 하나인데, 특히 밀집표현(Dense Representation) 방식을 통해 표현하는 기법을 말합니다. 밀집표현과 반대되는 개념이 희소표현(Sparse Representation)입니다. 워드 임베딩을 이해하기에 앞서 희소표현과 밀집표현에 대해 알아봅니다.1. 희소표현(Sparse Representation)희소표현은 데이터를 벡터 또는 행렬을 기반으로 수치화하여 표현할 때 극히 일부의 인덱스만 특정 값으로 표현하고, 대부분의 ..