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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이다빈 (경기대학교) 최성필 (경기대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.5
발행연도
2019.5
수록면
413 - 418 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2019.46.5.413

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단어 임베딩은 컴퓨터가 자연어를 인식할 수 있도록 하는 변환 기법으로 기계번역, 개체명 인식 등 기계학습을 바탕으로 하는 자연어 처리 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 단어 임베딩을 생성하는 다양한 단어 임베딩 모델들이 존재하지만 이러한 모델들을 동일한 조건에서 성능을 비교 분석한 연구가 미비하다. 본 논문에서는 한국어 형태소 단위 띄어쓰기를 기반으로 하여 활발하게 사용되고 있는 모델인 Word2Vec의 Skip-Gram과 CBOW, GloVe, FastText의 성능을 비교 분석한다. 뉴스 대용량 말뭉치 및 세종 말뭉치를 바탕으로 실험한 결과 FastText가 가장 높은 성능을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 학습모델
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

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