합니다. 실제 자연어 처리 문제에서는 두 개보다 훨씬 많은 차원을 사용합니다. 따라서 벡터 공
간에 있는 한 벡터의 방향이 단어의 의미를 인코딩한다고 볼 수 있습니다. 비슷한 (즉, 거의 비
슷한 방향을 가리키는) 벡터를 가진 단어들은 서로 연관된다고 볼 수 있습니다.
임베딩 층은 초기에 랜덤하게 초기화됩니다. 즉 시작할 때 벡터의 좌표가 완전히 랜덤하게 설
정되고 훈련 과정에서 역전파를 사용해 학습합니다. 훈련이 끝나면 임베딩은 단어 사이의 유사
성을 인코딩하기 때문에 단어의 벡터 방향 기반으로 비슷한 단어를 식별합니다.
설명이 추상적이라 이해하기 어렵다면 직접 만들어 보며 임베딩의 사용 방법을 이해해 봅시다.
5
장의
Sarcasm
데이터셋으로 빈정대는 헤드라인 감지기를 만들어 보겠습니다.
6.2.1
임베딩을 사용해 빈정거림 감지기 만들기
5
장에서
News
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Dataset
for
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