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[ NLP : CH6. 단어 임베딩 ] 차원축소, 주성분 분석, 매니폴드 가설, word2vec, Glove

6장. 단어 임베딩 6.1. 차원 축소 ( Dimensionality Reduction ) 앞에서 배운 내용으로 단어는 모호성을 가짐을 알 수 이었다. 이런 특징 때문에, 자연어 처리에서 단어나 문장, 문서를 벡터로 나타내는 것은 중요하다. 즉, 사람이 사용하는 자연어의 형태와 컴퓨터가 이해하는 벡터로 변환이 가능한 함수 또는 맵핑 테이블을 만들어내는 과정이 중요하다. 하지만, 높은 차원으로 데이터를 표현하면, 희소성 문제가 발생하는 것을 알 수 있다. 또한 차원이 증가하면, 그걸 처리하기 위한 데이터량이 증가하는 차원의 저주에 걸릴 수 도 있다. 따라서, 차원 축소를 통해 더 낮은 차원으로 사용하는 것이 중요하다. 차원축소 ( Dimensionality Reduction ) 이란, 데이터의 의미를 제대..
DATA ANALYSIS/NLP 2021. 1. 14. 12:19
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