GloVe
GloVe(←Global Vector에서 기원)는 분산 단어 표현을 위한 모델이다. 이 모델은 단어에 대한 벡터 표현을 얻기 위한 비지도 학습 알고리즘이다. 이는 단어 사이의 거리가 의미론적 유사성과 관련된 의미 있는 공간에 단어를 매핑함으로써 달성된다.[1] 학습은 코퍼스의 집계된 전역 단어-단어 동시 발생 통계에 대해 수행되며 결과 표현은 단어 벡터 공간의 흥미로운 선형 하위 구조를 보여준다. 이는 스탠퍼드 대학교[2]에서 오픈 소스 프로젝트로 개발되었으며 2014년에 시작되었다. 단어 표현의 비지도 학습을 위한 로그 이중선형 회귀 모델로서 두 모델 계열의 기능, 즉 전역 행렬 인수분해 및 로컬 컨텍스트 창 방법을 결합한다.[3]
같이 보기[편집]
각주[편집]
- ↑ Abad, Alberto; Ortega, Alfonso; Teixeira, António; Mateo, Carmen; Hinarejos, Carlos; Perdigão, Fernando; Batista, Fernando; Mamede, Nuno (2016). 《Advances in Speech and Language Technologies for Iberian Languages: Third International Conference, IberSPEECH 2016, Lisbon, Portugal, November 23-25, 2016, Proceedings》 (영어). Cham: Springer. 165쪽. ISBN 9783319491691.
- ↑ GloVe: Global Vectors for Word Representation (pdf) "We use our insights to construct a new model for word representation which we call GloVe, for Global Vectors, because the global corpus statistics are captured directly by the model."
- ↑ Kalajdziski, Slobodan (2018). 《ICT Innovations 2018. Engineering and Life Sciences》 (영어). Cham: Springer. 220쪽. ISBN 9783030008246.
외부 링크[편집]
- GloVe
- Deeplearning4j GloVe 보관됨 2019-02-02 - 웨이백 머신