누누와데이터

1. Introduction 각 단어들은 semantic vector space로 나타내어진다. 이러한 단어 표현은 information retrieval, document classification, question answering, named entity recognition, parsing에 사용되어진다 Word vector를 표현하는 일반적인 방법 (1) global matrix factorization methods, such as latent semantic analysis (LSA) LSA의 특징 : LSA는 효율적으로 통계적 정보를 나타내지만, 단어간의 유사성을 분석하는 일에는 취약하다.. (2) local context window methods, such as the skip-gram..