Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 이용한 단어 벡터화1. 개요자연어 처리는 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 단순한 단어 인덱싱 기법을 사용하면 의미를 반영할 수 없기 때문에, 단어 간의 관계를 학습하는 Word2Vec 및 GloVe 임베딩 기법이 개발되었습니다. 이 글에서는 Word2Vec과 GloVe의 개념을 이해하고, Python을 이용하여 직접 구현해 보겠습니다.2. 단어 임베딩(Word Embedding)이란?단어 임베딩은 단어를 고차원 공간에서 저차원 벡터로 변환하는 과정입니다. 이러한 벡터는 의미론적 관계를 반영하며, 유사한 단어들은 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이게 됩니다. 대표적인 단어 임베딩 기법에는 다음과 같은 방법이 있습니다.Word2Vec..