한글내용
(Korean Abstract) |
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. 실험 결과, FastText가 높은 성능을 보인 반면, GloVe의 경우 낮은 성능을 확인할 수 있었다.
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