최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 충북대학교 Chungbuk National University |
---|---|
연구책임자 | 이재성 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100013160 |
과제고유번호 | 1345315699 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-04 |
키워드 | 단어 벡터.어절 벡터.딥러닝.차원 축소.자연어 처리.인공지능. |
□연구개요
단어 벡터는 단어를 다차원의 실수로 표현한 것으로 단어 사이의 관계를 “벡터 연산”으로 처리할 수 있다. 예를 들어 의미적으로 같은 관계(남성 왕에 대응되는 여성의 단어)에 있는 단어를 찾아내는 연산으로 vec(king) - vec(man) + vec(woman) = vec(queen)을 할 수 있다. 이는 단어를 어휘 종류 수에 비해 매우 적은 차원 (영어의 경우 1000차원 정도)으로 표현하고도 관계 연산 정확도가 65.6%정도를 보여주고 있다. 이러한 정확도는 단어의 특성을 표현하는 속성으로 사용하여 응용 시스
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.