이 기사에서는 Python을 사용하여 단어 임베딩을 생성하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

1. 단어 임베딩이란 무엇인가?

단어 임베딩은 자연어 처리에서 단어를 벡터로 표현하는 기술입니다. 각 단어가 고정된 차원의 벡터로 표현되어, 단어 간의 의미적 관련성을 쉽게 파악할 수 있습니다.

2. Python을 사용한 단어 임베딩 생성하기

Python의 Gensim 라이브러리를 사용하여 간단한 예제를 통해 단어 임베딩을 생성해보겠습니다.

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["I", "love", "natural", "language", "processing"], 
             ["Word", "embeddings", "are", "awesome"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

위 코드는 Gensim을 사용하여 단어 임베딩을 만드는 간단한 예제입니다.

3. 결론

이번 기사에서는 Python과 Gensim 라이브러리를 사용하여 단어 임베딩을 생성하는 방법에 대해 알아보았습니다. 단어 임베딩은 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하며, Python을 사용하여 쉽게 구현할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면, 아래의 참고 자료를 참고해주세요.

참고 자료:

• Gensim documentation: https://radimrehurek.com/gensim/auto_examples/index.html
• “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space” (Word2Vec 논문): https://arxiv.org/abs/1301.3781