[통계] 임베딩

A

단어의 등장 빈도를 행렬 형태로 나타낸 것이다.

B

유사성을 보존하면서 원래보다 낮은 차원의 벡터로 표현하는 것 또는 그렇게 표현된 벡터이다.

C

문서 내 키워드를 중요도 순으로 정렬한 목록이다.

D

텍스트를 특정 규칙에 따라 여러 개의 작은 단위로 나누는 과정이다.

A

단방향(Uni-directional)으로만 정보를 처리하여 문맥을 파악한다.

B

문장 중간의 마스킹된 단어를 예측하도록 학습한다.

C

주로 이미지 데이터의 특징을 추출하는 데 사용되는 모델이다.

D

학습 시 기준(anchor), 긍정(positive), 부정(negative) 세 개의 텍스트를 반드시 사용한다.

A

각 단어의 출현 빈도를 정확하게 예측하는 것이다.

B

문장 내 모든 토큰의 품사를 정확히 분류하는 것이다.

C

기준(anchor) 텍스트의 임베딩이 부정(negative) 텍스트보다 긍정(positive) 텍스트의 임베딩에 더 가깝게 위치하도록 하는 것이다.

D

입력 텍스트와 동일한 내용을 생성하도록 하는 것이다.