텍스트 임베딩

1 개요

text embedding

텍스트 임베딩

• 자연어 처리 분야 기술 중 하나
• 텍스트를 수치적인 벡터로 변환하는 과정
• 텍스트 데이터를 머신러닝 알고리즘, 특히 대규모 모델에서 처리할 수 있는 숫자 벡터로 변환하는 자연어 처리 기술
• 벡터 표현은 텍스트의 의미와 구조를 보다 잘 이해하고 처리할 수 있도록 도와준다.
• 텍스트 임베딩은 보통 단어, 문장, 단락, 문서와 같은 텍스트의 다양한 단위에 적용된다.

2 특징

• 의미적 유사성 표현: 텍스트 임베딩은 의미적으로 유사한 텍스트들이 유사한 벡터 공간에 매핑되도록 설계된다. 이는 단어 간, 문장 간, 문서 간의 의미적 유사성을 확인하는 데 도움이 된다.
• 차원 감소 및 효율성: 텍스트 임베딩은 원래 텍스트의 고차원 표현을 저차원 벡터로 변환하여 연산 효율성을 향상시키고 메모리 사용을 최적화하는데 기여한다.
• 자연어 처리 작업에 활용: 텍스트 임베딩은 문서 분류, 정보 검색, 감정 분석, 문장 유사도 측정 등과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 사용된다. 벡터 공간에서의 텍스트 표현은 머신러닝 알고리즘에 입력으로 사용되어 이러한 작업을 수행하는 모델을 훈련하는 데 도움이 된다.
• 사전훈련된 임베딩 모델: 흔히, 대규모 텍스트 데이터에 대해 미리 훈련된 임베딩 모델이 제공되며, 이를 이용하여 특정 작업에 필요한 텍스트 표현을 더 효과적으로 활용할 수 있다.

3 활용분야

• 시맨틱 검색
• 텍스트 분류

4 같이 보기

• 텍스트
• 임베딩
• 단어 임베딩
• 텍스트 전처리

5 참고

• 위키백과 "텍스트 임베딩"
• 위키낱말사전 "텍스트 임베딩"
• 다음사전 "텍스트 임베딩"
• 다음백과 "텍스트 임베딩"
• 네이버사전 "텍스트 임베딩"
• 네이버백과 "텍스트 임베딩"
• 나무위키 "텍스트 임베딩"
• 리브레 위키 "텍스트 임베딩"