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임베딩 기법 중 Word2Vec을 활용하여 한국어를 대상으로 임베딩을 생성해보고자 한다. 대상이 되는 데이터는 지난 글에서 생성한 네이버 영화리뷰와 이와 더불어 KorQuAD, 한국어 위키백과 그리고 웹 크롤링을 통해 수집한 쇼핑몰의 사용자 리뷰데이터를 합하여 사용해 보았다. 준비한 데이터의 파일 크기는 약 690MB 이고, 라인수로는 약 67만 라인정도가 된다. Word2Vec에 대한 설명은 다른 여러 블로그에서 충분히 설명하고 있기 때문에 쉽게 찾아볼 수 있다. 여기서는 gensim 이라는 패키지를 활용해 Word2Vec에 대한 코드를 작성한다. 코드 from gensim.models import Word2Vec from gensim.models.callbacks import CallbackAny2V..

ML&DL 2020. 8. 12. 00:39

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