word2vec2 텍스트 분류: 언어를 카테고리로 변환하는 기술 텍스트 분류: 언어를 카테고리로 변환하는 기술디지털 시대에 매일 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터는 그 자체로는 구조화되지 않은 정보의 바다입니다. 이메일이 스팸인지 아닌지, 영화 리뷰가 긍정적인지 부정적인지, 뉴스 기사가 어떤 주제에 속하는지를 자동으로 구분하는 능력은 현대 정보 시스템의 핵심이 되었습니다. 텍스트 분류(Text Classification)는 이러한 구분을 가능하게 하는 자연어 처리(NLP)의 기본적이면서도 강력한 응용 분야입니다. 이 글에서는 텍스트 분류의 개념부터 방법론, 응용 사례, 그리고 최신 트렌드까지 알아보겠습니다.텍스트 분류란?텍스트 분류는 주어진 텍스트 문서(문장, 문단, 전체 문서 등)를 미리 정의된 카테고리로 자동 분류하는 과정입니다. 이는 자연어 처리의 기본적인 과.. 2025. 3. 19. 단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해 단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해자연어 처리(NLP)의 핵심 과제 중 하나는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다. 전통적인 방법인 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이나 BoW(Bag of Words)는 단어 간의 의미적 관계를 포착하지 못하는 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 '워드 임베딩(Word Embedding)' 기술은 NLP 분야의 혁명을 가져왔습니다. 오늘은 그 중에서도 가장 널리 사용되는 Word2Vec과 GloVe 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다. 워드 임베딩이란?워드 임베딩은 단어를 밀집된(dense) 실수 벡터 공간에 매핑하는 기법입니다. 이는 단어의 의미적 유사성과 관계를 .. 2025. 3. 19. 이전 1 다음
