[ Word2Vec ] 파이썬 python 자연어 처리 NLP( 임베딩 embedding, Word2Vec 로 빅데이터 분석 마스터 )

파이썬(python), 자연어 처리 NLP Word2Vec 으로 임베딩 embedding 해 단어 간 유사성을 파악해 보자... [ 파이썬 python 자연어처리 NLP 임베딩 방식 Word2vec 이해하기 ] 자연어 처리의 핵심은 인간이 사용하는 자연어의 의미를 어떻게 하면 그 의미 그대로 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 바꿀 수 있는지에 대한 노력의 연속이다. 텍스트를 숫자로 바꾸는 작업을 임베딩(embedding)이라고 하고 그러다 보니 다양한 임베딩 방식이 존재한다. 우리는 이미 텍스트를 숫자로 바꾸는 노력으로 빈도(frequency)를 중심으로 한 BOW, DTM, TF-IDF를 살펴보았다. 하지만 이러한 방식은 문맥을 고려하지 않고 각각의 단어의 빈도수만 계산하기 때문에 자연어의 의미가 기계어로 정확하게 바뀌지가 않는다. 그래서 주변 단어의 출현 빈도까지 고려하는 임베딩 방법이 필요하다. 그러기 위해서는 단어 하나하나가 각각의 고유의 벡터 값을 가져야 한다. 단어 자체에 ...

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