#Word2Vec

Word2Vec: 단어의 의미를 벡터 산술로 만들다

은닉층을 제거한 두 가지 로그-선형 아키텍처(CBOW, Skip-gram)로 대규모 코퍼스에서 단어 벡터를 하루 안에 학습할 수 있음을 보인다. 학습된 벡터는 vector("King") - vector("Man") + vector("Woman") ≈ vector("Queen") 같은 벡터 산술로 의미적·구문적 관계를 포착한다.