1. passage embedding 하나의 단락 passage를 embedding으로 변환하는 것 주어진 단락이 가지는 뜻을 담는 숫자를 가지는 벡터에 mapping하는 것이 목표 passage embedding은 문서를 벡터로 변환하는 것이다. 2. sparse embedding TF-IDF같은 embedding은 벡터 크기가 매우 크지만 0인 숫자가 대부분인 sparse vector이다. 기반이 bag of words로 vocab의 특정 단어가 문서에 있는 경우만 nonzero가 되므로 거의 대부분 90%이상의 원소가 0인 경우가 종종 발생함 차원 수가 매우 큰 경우가 대부분인데 compressed format으로 어느 정도는 극복 가능함 예를 들어 nonzero 위치와 그 값만 저장하여 공간을 절..
1. introduction 특정한 term의 등장빈도를 보면서 그 term이 제공하는 정보량까지 고려하겠다는 방법 단어가 제공하는 정보량은 사건이 희귀하게 발생하면 그 사건에 담긴 정보량은 많다는 것을 상기해보면 문서에서 덜 등장할수록 해당 단어가 주는 정보량이 많다는 것 2. term frequency 특정 단어가 해당 문서에 몇번 나오는지 빈도수를 계산하는 것 bag of words는 해당 문서에 몇번 나오든 관계없이 나오기만 하면 1, 없으면 0을 부여함 반면 term frequency관점에서는 여러번 등장하면 등장하는 만큼의 빈도수를 부여함 보통은 문서 내 총 단어수로 나눈 normalize 빈도수를 사용하여 0과 1사이의 값으로 나타내며 총 합은 1 이하가 되도록 만든다 3. Inverse d..
1. embedding space 지문을 vector space에 mapping하여 하나의 vector로 나타냄 vector space는 여러 숫자들로 이루어진 포인트들이 모인 상당히 고차원의 추상적인 공간 이렇게 지문을 embedding space 위에 벡터로 나타내면 두 지문 사이 유사성을 두 벡터 사이 거리를 이용해 계산할 수 있다. 2. bag of words sparse하다는 뜻은 dense의 반댓말로 0이 아닌 숫자가 상당히 적다는 뜻 바꿔말하면 대부분이 0인 원소를 가지는 벡터가 sparse vector bag of words의 기본형은 문서에 vocab의 각 단어가 존재하면 1, 존재하지 않으면 0을 부여하여 아주 긴 벡터로 표현하는 방법 특정 단어가 존재하는지 아닌지로만 표현함 벡터의 길..
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