안녕, 세상!

앞서 구현한 간단한 CBOW 모델은 말뭉치에 포함된 어휘 수가 많아지면 계산량도 커져서 시간이 너무 오래 걸립니다. 이를 위해 두 가지 개선을 합니다. 1. Embedding이라는 새로운 계층을 도입합니다. 2. 네거티브 샘플링이라는 새로운 손실 함수를 도입합니다. 이 두 가지 개선으로 진정한 word2vec을 구현할 수 있습니다. (1) word2vec 개선 1 앞에서 사용한 간단한 CBOW 모델을 이용하여 말뭉치에 어휘가 100만 개라고 가정한다면 입력층과 출력층에 각 100만 개의 뉴런들이 존재합니다. 이러한 많은 뉴런 때문에 중간 계산에 많은 시간이 소요됩니다. 구체적으로 다음 두 부분에서 병목현상이 발생합니다. 1. 입력층의 원핫 표현과 가중치 행렬 W(in)의 곱 2. 은닉층과 가중치 행렬 W..

'추론 기반 기법'으로 단어를 분석하는데, 대표적인 신경망 모델인 word2vec을 사용합니다. 이번에는 처리 효율을 희생하지만 이해하기 쉽게 단순하게 word2vec을 구현해보겠습니다. (1) 추론 기반 기법과 신경망 단어를 벡터로 표현하는 방법 중 가장 성공적인 기법들을 크게 두 분류로 나눌 수 있습니다. '통계 기반'과 '추론 기반' 기법입니다. 단어의 의미를 얻는 방식은 서로 크게 다르지만, 그 배경에는 모두 분포 가설이 있습니다. 분포 가설이란, '단어의 의미는 주변 단어에 의해 형성된다'라는 가설입니다. 추론 기반 기법에서는 이를 추측 문제로 귀결시킵니다. 두 기법 모두 분포 가설에 근거하여 '단어의 동시발생 가능성'을 얼마나 잘 모델링하는가를 초점으로 맞추고 있습니다. ① 통계 기반 기법의 ..