word2vec

Overview

• 이전에 봤던 방법은 통계 기반 기법, 모든 학습 데이터를 한꺼번에 처리하는 방식
• word2vec은 신경망 기반 기법, 미니배치 학습

import numpy as np

c = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
W = np.random.randn(7, 3)
h = np.dot(c, W)
h

array([[0.81425065, 0.98171133, 0.93446329]])

CBOW 모델

• 딥러닝 학습을 진행
  • 말뭉치로부터 목표하는 단어를 타깃으로, 그 주변 단어를 맥락으로 뽑아냄.
  • 맥락을 one hot 인코딩 해서 입력으로 사용, 타깃을 정답 레이블로 사용
• 입력 측의 가중치(단어의 분산 표현)를 이용해서 예측을 진행