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한국어 임베딩 - 2. 벡터가 어떻게 의미를 가지게 되는가

(한국어 임베딩(Sentence Embeddings Using Korean Corpora) - 이기창 지음 / NAVER Chatbot Model 감수) 목차 2. 벡터가 어떻게 의미를 가지게 되는가 2.1. 자연어 계산과 이해 2.2. 어떤 단어가 많이 쓰였는가 2.2.1. 백오브워즈 가정 2.2.2. TF-IDF 2.2.3. Deep Averaging Network 2.3. 단어가 어떤 순서로 쓰였는가 2.3.1. 통계 기반 언어 모델 2.3.2. 뉴럴 네트워크 기반 언어 모델 2.4. 어떤 단어가 같이 쓰였는가 2.4.1. 분포 가정 2.4.2. 분포와 의미 (1): 형태소 2.4.3. 분포와 의미 (2): 품사 2.4.4. 점별 상호 정보량 2.4.5. Word2Vec 2.5. 이 장의 요약 2...
IT/Data Science 2021. 4. 14. 16:58
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