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생의학 문헌에 대한 워드 임베딩 적용 및 분석
Word Embedding Analysis for Biomedical Articles 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회, 2016 Apr. 29, 2016년, pp.394 - 395  

최윤수 (한국과학기술정보연구원) ,  전선희 (한국과학기술정보연구원)

초록
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워드 임베딩(word embedding)은 정보검색이나 기계학습에서 단어를 표현하기 위하여 사용되던 기존의 one-hot 벡터 방식의 희소공간 및 단어들 간의 관계정보를 유지할 수 없는 문제를 해결하기 위한 방법이다. 워드 임베딩의 한 방법으로 word2vec은 최근 빠른 학습시간과 높은 효과를 얻을 수 있는 모델로 주목을 받고 있다. word2vec은 수행 시 주어지는 옵션인 벡터차원과 문맥크기에 의해 그 결과 품질이 상이하다. Mikolov는 구글 뉴스 문헌 집합에 대하여 word2vec을 실험하고, 적합한 옵션을 제시하였다. 본 논문에서는 구글 뉴스 문헌 같은 일반 문서가 아닌 생의학 분야에 특화된 문헌에 대하여 word2vec에 대한 다양한 옵션을 실험하고, 생의학 문헌에 적합한 최적의 조건을 분석한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 word2vec을 생의학 문헌에 적용할 때, 적합한 주변 문맥의 크기 및 벡터 차원에 대한 옵션을 실험을 통해 살펴보고자 한다.
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