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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      저자 : 전선희(Sunhee Jeon) (검색결과 1 건)
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      • 생의학 문헌에 대한 워드 임베딩 적용 및 분석

        최윤수 ( Yunsoo Choi ),전선희 ( Sunhee Jeon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1

        워드 임베딩(word embedding)은 정보검색이나 기계학습에서 단어를 표현하기 위하여 사용되던 기존의 one-hot 벡터 방식의 희소공간 및 단어들 간의 관계정보를 유지할 수 없는 문제를 해결하기 위한 방법이다. 워드 임베딩의 한 방법으로 word2vec은 최근 빠른 학습시간과 높은 효과를 얻을 수 있는 모델로 주목을 받고 있다. word2vec은 수행 시 주어지는 옵션인 벡터차원과 문맥크기에 의해 그 결과 품질이 상이하다. Mikolov는 구글 뉴스 문헌 집합에 대하여 word2vec을 실험하고, 적합한 옵션을 제시하였다. 본 논문에서는 구글 뉴스 문헌 같은 일반 문서가 아닌 생의학 분야에 특화된 문헌에 대하여 word2vec에 대한 다양한 옵션을 실험하고, 생의학 문헌에 적합한 최적의 조건을 분석한다.

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