Word2Vec의 2가지 형태 - CBOW와 skip-gram 모델
1. CBOW(continuous bag of words) Word2Vec의 첫번째 방법으로 주변의 단어를 가지고 중심단어를 예측하는 과정이다. ‘I am going to school’이라는 문장에서 window size=2라면 중심단어는 going이고 주변단어는 I,am, to, school CBOW는 주변단어를 모두 써서 중심단어 하나를 예측하는 것 CBOW의 중간에 SUM과정이 있는데 input vector들의 평균을 구하는 과정으로 skip gram과 차이점이다. 근데 논문에서 처음 제시한 모형은 sum을 구하는 것이라고 한다. 그런데 큰 차이는 없는것같다. 그냥 sum보다 평균이 안정적인 느낌이라 변했다고 생각이 든다 -------------------------------------------..