Bull

Word2Vec 모델Word2Vec는 자연어 처리에서 단어를 벡터로 표현하기 도구입니다. 벡터를 처음 마주한다면 어떤 뜻인지 궁금할 수 있을텐데요. 쉽게 생각하면 배열을 상상하면 됩니다. 벡터의 본래 개념은 방향과 크기를 가진 물리량입니다. 만약 2차원 좌표공간에서 우리는 1,2를 x=1, y=2이라는 좌표를 떠올릴 수 있습니다. 이를 2차원이 아닌 n차원에서 벡터를 표현하게 된다면 [X1, X2, X3, ..., Xn]으로 벡터 물리량을 표현할 수 있습니다. 우리는 단어 혹은 말뭉치(코퍼스)를 n개 라 할 때 단어를 차원으로 표현할 것입니다. 예를 들어, "fat cat on the mat"인 단어는 5차원 벡터로 ["fat", "cat", "on", the", "mat"]로 표현할 수 있겠네요. 즉,..

[Gensim의 공식문서]https://radimrehurek.com/gensim/intro.html Gensim: topic modelling for humansEfficient topic modelling in Pythonradimrehurek.comGensimGensim은 무료 오픈소스 파이썬 라이브러리로, 비정형 디지털 텍스트를 비지도 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 효율적으로 처리하는 데 중점을 둡니다. Gensim을 사용하면 문서를 의미 벡터로 표현하여 강력한 텍스트 분석 및 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.Gensim의 역사와 발전Gensim은 2008년 체코 디지털 수학 도서관(dml.cz) 프로젝트를 위한 파이썬 스크립트 모음으로 시작되었습니다. 이 스크립트는 주어진 기사와 가장 유..