이번 포스트에서는 Python을 사용하여 자연어 처리에 매우 유용한 단어 임베딩에 대해 알아보겠습니다.

단어 임베딩이란 무엇인가요?

단어 임베딩은 단어를 수치화하여 벡터 형태로 표현하는 방법입니다. 각 단어는 이러한 벡터로 표현되어 모델에 입력됩니다. 이를 통해 컴퓨터가 단어의 의미를 이해하고 처리할 수 있습니다.

Python을 이용한 단어 임베딩 구현

Python에서는 Gensim이라는 라이브러리를 사용하여 간단하게 단어 임베딩 모델을 구현할 수 있습니다. 아래는 Gensim을 사용하여 Word2Vec 모델을 학습시키는 간단한 예제 코드입니다.

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["this", "is", "a", "sentence"], ["so", "is", "this"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)

위 코드는 두 개의 문장을 이용하여 Word2Vec 모델을 학습시키는 예제입니다.

결론

Python을 사용하여 단어 임베딩을 구현하는 것은 매우 간단하고 유용합니다. 단어 임베딩은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 기술로서, Python을 이용하여 쉽게 적용할 수 있습니다.

이상으로 Python을 이용한 단어 임베딩에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.

참고 자료

• https://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html