WordEmbedding2 Word2Vec과 FastText 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 방법 중 하나는 단어를 벡터 형태로 표현하는 것이다.이 과정에서 대표적으로 사용되는 모델이 Word2Vec과 FastText이다.두 모델은 모두 단어의 의미를 벡터로 표현하지만, 처리 방식과 특징에서 중요한 차이를 가진다.1. Word2Vec이란 Word2Vec은 단어를 하나의 벡터로 변환하는 모델이다.문장에서 함께 등장하는 단어들을 기반으로 학습하여 의미가 비슷한 단어들이 가까운 위치에 있도록 만든다.이렇게 생성된 벡터는 단어 간의 의미 관계를 반영하게 된다. 2. Word2Vec의 특징Word2Vec은 단순한 구조를 가지면서도 단어의 의미를 잘 표현할 수 있는 모델이다.의미적으로 비슷한 단어를 가까운 벡터로 표현학습 속도가 빠르고 구조가 단순함단어 간 관계를 벡터 연산.. 2026. 4. 6. 텍스트 데이터 전처리 텍스트 데이터는 이미지와 달리 그대로 모델에 입력할 수 없다.문장은 문자열 형태이기 때문에 이를 숫자 형태로 변환하는 전처리 과정이 필요하다.이 과정은 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 단계이다.1. 텍스트 전처리가 필요한 이유딥러닝 모델은 숫자 데이터를 기반으로 연산을 수행한다.하지만 텍스트는 단어와 문장으로 이루어져 있기 때문에 그대로 입력하면 모델이 이해할 수 없다.따라서 텍스트를 모델이 처리할 수 있도록 숫자 형태로 변환하는 과정이 필요하다.2. 주요 전처리 과정텍스트 데이터 전처리는 여러 단계로 이루어지며 일반적으로 다음과 같은 과정을 거친다.1) 토큰화(Tokenization)토큰화는 문장을 단어 또는 의미 단위로 나누는 과정이다.예를 들어 "나는 학교에 간다"라는 문장은 ".. 2026. 4. 6. 이전 1 다음