[Day57] 워드 임베딩
오늘은 워드 임베딩에 관한 유용한 글들을 공유합니다.
1. [딥러닝 자연어처리] Bag of Words
www.youtube.com/watch?v=dKYFfUtij_U&feature=youtu.be
2. [딥러닝 자연어처리] TF-IDF
www.youtube.com/watch?v=meEchvkdB1U&feature=youtu.be
3. 유니코드 한글 자모
www.unicode.org/charts/PDF/U3130.pdf
4. 유니코드 한글 음절
www.unicode.org/charts/PDF/UAC00.pdf
5. Okt Class
konlpy.org/en/latest/api/konlpy.tag/#okt-class
tag Package — KoNLPy 0.5.2 documentation
Parameters: jvmpath – The path of the JVM passed to init_jvm(). userdic – The path to the user dictionary. This enables the user to enter custom tokens or phrases, that are mandatorily assigned to tagged as a particular POS. Each line of the dictionary
konlpy.org
6. class collections.Counter([iterable-or-mapping])
docs.python.org/3/library/collections.html#collections.Counter
collections — Container datatypes — Python 3.9.1 documentation
collections — Container datatypes Source code: Lib/collections/__init__.py This module implements specialized container datatypes providing alternatives to Python’s general purpose built-in containers, dict, list, set, and tuple. namedtuple() factory f
docs.python.org
7. 빅데이터: 큰 용량의 역습 – 차원의 저주
thesciencelife.com/archives/1001
빅데이터: 큰 용량의 역습 – 차원의 저주 (Curse of dimensionality)
데이터에서 모델을 학습할 때 독립적 샘플이 많을수록 학습이 잘 되는 반면 차원이 커질 수록 학습이 어려워지고 더 많은 데이터를 필요로 합니다.
thesciencelife.com
8. 워드 임베딩(Word Embedding)
위키독스
온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스
wikidocs.net
9. 워드 벡터 데모
Korean Word2Vec
ABOUT 이곳은 단어의 효율적인 의미 추정 기법(Word2Vec 알고리즘)을 우리말에 적용해 본 실험 공간입니다. Word2Vec 알고리즘은 인공 신경망을 생성해 각각의 한국어 형태소를 1,000차원의 벡터 스페이
word2vec.kr
10. [딥러닝 자연어처리] Word2Vec
www.youtube.com/watch?v=sY4YyacSsLc&feature=youtu.be
11. Embedding Projector
Embedding projector - visualization of high-dimensional data
Visualize high dimensional data.
projector.tensorflow.org
12. 한국어를 위한 어휘 임베딩의 개발
한국어를 위한 어휘 임베딩의 개발 -2-
한국어 자모의 FastText의 결합 | 이 글은 Subword-level Word Vector Representations for Korean (ACL 2018)을 다룹니다. 두 편에 걸친 포스팅에서는 이 프로젝트를 시작하게 된 계기, 배경, 개발 과정의 디테일을 다
brunch.co.kr
13. SVD와 PCA, 그리고 잠재의미분석(LSA)
ratsgo.github.io/from%20frequency%20to%20semantics/2017/04/06/pcasvdlsa/
SVD와 PCA, 그리고 잠재의미분석(LSA) · ratsgo's blog
이번 포스팅에서는 차원축소(dimension reduction) 기법으로 널리 쓰이고 있는 특이값분해(Singular Value Decomposion)와 주성분분석(Principal Component Analysis)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 마지막으로는 이
ratsgo.github.io