자연어처리, 임베딩, 원핫벡터, 워드투벡터 개념 정리

One-hot vector와 Word2vec은 모두 자연어 처리 분야에서 사용되는 기법입니다.
One-hot vector는 단어를 숫자로 인코딩하는 방법입니다.
예를 들어, 문장에는 I love apples와 I love bananas가 있는 경우, 단어 love를 인코딩하는 방법은 love가 등장하는 위치에만 1로 표시된 벡터를 만드는 것입니다.
이 방법은 단어의 의미나 문맥 정보를 고려하지 않기 때문에, 단순한 통계 기반 처리 모델에 적합합니다.
반면에 Word2vec은 단어 임베딩 방법론 중 하나로, 단어의 의미와 문맥 정보를 파악하는 방법입니다.
Word2vec 모델은 주변 단어와의 관계를 학습하여 단어를 벡터 공간에 매핑합니다.
이 방법은 단어 간 의미 관계를 파악할 수 있어, 단순한 통계 기반 처리 모델보다 우수한 성능을 보입니다.
즉, One-hot vector는 단어를 수치화하는 간단한 방법이지만, 단순한 모델에서는 유용하게 사용됩니다.
반면에 Word2vec은 단어 간의 관계를 파악하는 등 더 복잡한 자연어 처리에 사용됩니다.

 

임베딩(Embedding)은 자연어 처리 분야에서 텍스트를 수치화하는 과정 중 하나입니다.
텍스트를 표현하는 방법으로 단어나 문장의 의미를 저차원 벡터 공간상에 표현하는 것입니다.
각 단어나 문장은 벡터로 표현되며, 이 벡터 안에 단어나 문장의 의미 정보가 인코딩됩니다. 임베딩은 단어 간 유사도를 측정하고 단어 간 관계를 파악하는 데 사용됩니다.
이는 많은 자연어 처리 태스크에서 필수적인 기술이며, 특히 문장 분류, 개체명 인식, 기계 번역 등에서 큰 역할을 합니다. 임베딩은 대표적으로 Word2Vec, GloVe, FastText 등이 있으며,과정은 대게 먼저 단어의 출현 빈도를 통해 단어 사전을 만들고, 이를 바탕으로 단어 벡터를 학습하는 과정으로 이루어집니다.

 

자연어처리에서 임베딩(Embedding)은 단어나 문장을 벡터로 변환하는 기술입니다.
단어나 문장을 벡터로 변환하면, 컴퓨터가 이해하기 쉽게 되고, 이를 바탕으로 다양한 자연어처리 기술을 적용할 수 있습니다. 임베딩은 기존의 One-Hot Encoding 방법과는 달리, 단어 혹은 문장 간의 관계를 고려하여 벡터화합니다.
따라서, 비슷한 의미를 지닌 단어는 서로 가까운 벡터 공간에 위치하게 됩니다.
이는 문장의 감성분석, 기계번역, 질문응답, 유사문장 검색 등 자연어처리 분야에서 큰 역할을 하게 됩니다.
잘 디자인된 임베딩은 모델의 성능을 크게 향상시키며, 따라서 자연어처리 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
최근에는 Word2Vec, GloVe, FastText 등 다양한 임베딩 알고리즘이 개발되어 있으며, 이러한 알고리즘을 적절히 선택하고 디자인하는 것이 중요합니다.

 

Word2vec은 단어를 벡터로 표현하는 방법 중 하나로, 딥 러닝 분야에서 많이 사용되는 기술 중 하나입니다.
Word2vec은 분포 가설(distributional hypothesis)에 기반하여 단어를 벡터로 표현하는 방법입니다.
이 가설을 쉽게 말하면, 비슷한 문맥에서 나타나는 단어는 유사한 의미를 가진다는 것입니다.
그렇기 때문에 단어들의 의미와 관련된 정보는 주변 단어와의 출현 빈도와 관련이 있기 때문에, 단어 출현 빈도를 통해 단어의 의미를 파악할 수 있습니다.
Word2vec은 크게 CBOW(Continuous Bag of Words) 모델과 Skip-gram 모델로 나눌 수 있습니다.
CBOW 모델은 주변 단어들을 이용해 중심 단어를 예측하는 방식으로 학습을 진행합니다.
반면에 Skip-gram 모델은 중심 단어를 이용해 주변 단어들을 예측하는 방식으로 학습을 진행합니다.
이러한 방식으로 학습된 모델은 단어 간 유사도 측정, 문서 분류, 개체명 인식, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 문제에서 활용될 수 있습니다.