텍스트 벡터 표현 썸네일형 리스트형 워드 임베딩: Word2Vec, GloVe, FastText 비교 📌 서론: 자연어 처리에서 임베딩이란?자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 가공하는 기술입니다. 그 핵심 중 하나는 바로 단어를 숫자 벡터로 표현하는 방법, 즉 **워드 임베딩(Word Embedding)**입니다. 임베딩은 단어 간 의미적 유사성을 수치화할 수 있도록 돕는 기법으로, NLP의 다양한 작업(분류, 번역, 챗봇 등)에서 필수적인 요소입니다.본 글에서는 대표적인 워드 임베딩 알고리즘인 Word2Vec, GloVe, FastText의 개념과 차이점을 중심으로 비교 분석합니다.🧠 워드 임베딩이 필요한 이유기계는 텍스트를 직접 이해할 수 없기 때문에, 이를 숫자로 변환해야 합니다. 전통적인 방법인 Bag of Words(BoW)나 TF-IDF는 단어의 순서나 의미를 .. 더보기 이전 1 다음
