word2vec

Word2Vec Word2Vec은 자연어 처리 및 텍스트 분석 분야에서 사용되는 중요한 워드 임베딩 기술이다. 워드 임베딩은 단어를 고차원 벡터로 표현하는 기술로, 이러한 벡터는 단어 간의 의미적 유사성을 캡처하고 수학적 연산을 통해 단어 간의 관계를 분석하는 데 사용된다. 이미지의 경우 컴퓨터에 저장되는 형태 자체가 0~255의 RGB 값으로 저장되기에 이 값을 그대로 CNN, Transformer 등의 딥러닝 아키텍처에 입력으로 넣을 수 있지만, 단어의 경우 임베딩하는 과정이 별도로 필요하다. Word2Vec은 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법 중 하나로, 두 가지 주요 아키텍처인 CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-gram을 사용하는데, 이 두 가지 모델은 다음과 같이 ..