레플리
글 수 282

단어를 벡터로 변환하는 Word2Vec

조회 수 1039 추천 수 0 2017.05.04 22:49:20
깊은바다 *.68.247.188


http://www.moreagile.net/2014/11/word2vec.html

 

 

 

딥러닝으로 자연어처리를 할때 가장 먼저 해야될 것은

문장을 기계가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다.

 

그중 가장 많이 사용되는 방법은 벡터로 나타내는 것입니다.

Word2Vec가 대표적이라 할 수 있습니다. 

 

이 게시물을
엮인글 :
목록
List of Articles
제목 글쓴이 날짜 조회 수sort
글자, 사진, 영상을 동시에 처리하는 딥마인드의 딥러닝 모델 - Flamingo file 깊은바다 2022-05-10 1424
GPT-3보다 3배 더 큰 구글의 초거대모델, PaLM file 깊은바다 2022-04-07 1407
GPT-4의 특징 정리 file 깊은바다 2023-03-15 1403
소설 쓰는 딥러닝 file 깊은바다 2018-08-31 1388
핑퐁의 리액션 모델 - Dialog-BERT 만들기 깊은바다 2020-01-28 1381
사전훈련 자연어처리 모델의 발전과정 - The Illustrated BERT, ELMo, and co. 깊은바다 2019-01-01 1379
RNN seq2seq 간단한 대화모델 깊은바다 2018-10-23 1364
교육용 챗봇의 미래!? 구글 람다 (LaMDA) 깊은바다 2022-03-11 1361
구글의 대화기반 초거대모델 LaMDA, 논문 공개 file 깊은바다 2022-02-08 1359
GPT-3, InstructGPT, GPT-3.5, ChatGPT의 차이점 깊은바다 2023-04-05 1359
ChatGPT의 가장 큰 특징인 in-context learning file 깊은바다 2023-02-21 1356
RAG 아키텍처의 이해 깊은바다 2023-07-23 1326
딥러닝 자연어처리 튜토리얼 - DLK2NLP [1] 깊은바다 2018-11-24 1220
Word2Vec 테스트 사이트 file 깊은바다 2019-01-13 1193
LLM 챗봇의 특징 2가지 - RAG와 Function 깊은바다 2023-07-06 1192
목록
쓰기