반응형 nlp7 워드 임베딩(Word Embedding) - Word2Vec 워드 임베딩(Word Embedding) 자연어 처리에서 사용되는 기법 중 하나로, 텍스트 문서 내의 단어를 벡터 형태로 표현하는 방법입니다. 이러한 임베딩은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 워드 임베딩은 단어를 고차원 공간에서 저차원 벡터로 매핑하는 프로세스를 의미합니다. 이때 각 단어는 벡터 공간에서의 위치를 가지게 되며, 이 위치는 단어의 의미와 관련이 있습니다. 예를 들어, 비슷한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 나타날 것입니다. 워드 임베딩은 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다. 이를 통해 기계는 단어 간의 유사성을 이해하고, 문서의 의미를 파악하며, 텍스트 분류, 기계 번역, 정보 검색 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니.. 2023. 9. 21. [ChatGPT] ChatGPT 리뷰 - 금융관련 질의로 테스트 얼마전 OpenAI에서 ChatGPT를 공개해서 화제가 되고 있다. ChatGPT는 대형 언어모델인 'GPT-3.5' 시리즈의 대화형 모델로, 해당 시리즈에는 자연어처리 모델인 '다빈치-003'도 함께 공개되었다. 자세한 정보는 아래 홈페이지에서 확인 할 수 있다. https://openai.com/blog/chatgpt/ ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue We’ve trained a model called ChatGPT which interacts in a conversational way. The dialogue format makes it possible for ChatGPT to answer followup questions, admit its.. 2022. 12. 7. [논문리뷰] Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation https://deepai.org/publication/diffusion-lm-improves-controllable-text-generation Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 05/27/22 - Controlling the behavior of language models (LMs) without re-training is a major open problem in natural language generation. Whil... deepai.org Abstract re-training 없이 language models (LMs)의 행동을 컨트롤하는 것은 NLP에서 major open problem임. 최근 연구들에서 simple senten.. 2022. 9. 20. 이전 1 2 다음 반응형
