[NLP] 임베딩(Embedding)
원-핫 인코딩 방식에서발전된 방법으로 단어의 의미를 수치적으로 표현하여 컴퓨터가 이해하게 만드는 기법이다. 비교하여 설명하면원-핫 인코딩은 '강아지'를 [0, 1, 0, 0, ...]처럼 0과 1로만 표현하지만,임베딩은 '강아지'를 [0.1, -0.2, 0.3, ...]처럼 의미를 담은 숫자로 바꾼다. 이 숫자들은 단어의 느낌(귀여움, 털, 짓기 등)을 반영된 리스트(벡터)이다. 룩업 테이블(Lookup Table)파이썬 딕셔너리 같이 key-value를 연결하는 것처럼단어-단어의 특성을 연결해준다.embedding_layer = model.layers[0] # 첫 번째 레이어 (Embedding)embedding_weights = embedding_layer.get_weights()[0] # 룩..
2025. 2. 27.