기존에 존재하던 one hot vector 형식의 matrix는 word vector간의 유의미한 유사도를 구하는 것이 제한되었다. (Sparse representation) 따라서 다음과 같은 개념이 등장하게 된다. 단어의 의미를 다차원 벡터 공간에 띄우는 개념 : 분산표현 (distributed representation) 분산 표현을 통한 단어 간 의미적 유사성을 벡터화 : 워드 임베딩 (word embedding) -> 임베딩 벡터 (embedding vector) 분산 표현 (distributed representation) 분산 가설(distributional hypothesis) 아래에서 정의된 해당 표현 방식은 분산 가설을 통해 텍스트의 의미를 학습하며, 단어의 의미를 벡터에 여러 차원에 ..
