Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 시소러스
- nn.Module
- 분포 가설
- pytorch
- Multi-Layer Perceptron
- CBOW
- 파이썬
- 벡터 간 유사도
- Long Short Term Memory
- Charlse Severance
- 상호 정보량
- 선형대수
- convolution
- object detaction
- 차원 감소
- mlops
- 1x1 Convolution
- GoogLeNet
- skip-gram
- dl
- 동시발생 행렬
- py4e
- docker
- Gated Recurrent Unit
- deep learning
- f1-score
- excel
- Linear algebra
- Python
- pythonForEverybody
Archives
- Today
- Total
목록차원 감소 (1)
Tech & TIL
[NLP] 단어의 의미를 학습시키는 방법
"밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2"를 기반으로 정리한 내용입니다. 자연어를 컴퓨터에게 이해시키려면 "단어의 의미"를 이해시켜야 한다. 지금부터 컴퓨터에게 단어의 의미에 대해 학습시킬 수 있는 3가지 기법에 대해 알아보자. 시소러스를 활용한 기법 통계 기반 기법 추론 기반 기법(Word2Vec) 시소러스 시소러스(thesaurus)는 쉽게 말해 유의어 사전이다. 사람이 직접 단어의 의미를 정의하는 방식을 생각해볼 수 있다. 아래 그림을 보면 이해가 쉬울 것이다. 검색 엔진을 예로 들어, "automobile"과 "car"가 유의어임을 알고 있으면 "car"의 검색 결과에 "automobile"의 검색 결과도 포함시켜주는 것과 같은 기법이다. 그렇다면 시소러스의 문제점은 무엇이 있을까? 시소러스는 수많은 단어..
NLP
2021. 9. 16. 01:14