반응형 자연어 처리2 [We-Co] word2vec - Tensorflow, 자연어처리 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 word2vec에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. [ word2vec ] 2013년도에 구글 직원인 토마스 미콜로프를 통해서 공개되었습니다. 단어 벡터간의 유사도를 반영할 수 있도록 단어의 의미를 수치화 하는 대표적인 방법의 모델이며 CBOW 방식과 Skpi-Gram의 2가지 방식으로 구현할 수 있습니다. 2가지 방식을 들어가기 앞서, http://w.elnn.kr/search/ 해당 홈페이지를 들어가보면 단어에 대한 벡터 연산을 진행해 볼 수 있는 사이트 입니다. 단어를 더하고 빼며 유사도를 계산하여 답변을 추출하는 사이트입니다. 예를들면 '미국 - 뉴욕 + 서울 = 한국' '한국 - 서울 + 도쿄 = 일본' 미국과 한국의 수도를 빼고 서울, 도쿄를 입력.. 2022. 2. 3. [We-Co] NLP - 자연어 의미, 자연어 처리 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 간단하게 머신러닝의 NLP에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다. 저도 NLP에 매력을 느껴서 머신러닝 독학을 시작했습니다. [ NLP ] 사람이 평소 사용하는 말들을 Natural Language(자연어)로 불립니다. Natural Language Processing는 그대로 해석하면 '자연어를 처리하는 분야'를 의미하며, 다양한 자연어 처리하는 분야가 존재하지만, 여기서의 본질은 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고 맞는 행동을 하도록 만들어야하는 것입니다. Markup Language, Programming Language와 같은 컴퓨터 언어가 아닌 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터에게 이해시키는 것은 아주 어려운 작업일 것입니다. 예전부터 컴퓨터에게 자연어를 이해시.. 2021. 10. 20. 이전 1 다음 반응형
