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📚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..