워드 임베딩이란?텍스트 데이터를 자연어 처리나 기계 학습 알고리즘에 사용할 수 있는 형태로 변환하는 기법 중 하나임. 워드 임베딩의 핵심 아이디어는 단어의 의미는 주변 단어에 의해 결정된다는 분포 가설(distributional hypothesis)에 기반한다. 워드 임베딩을 통해, 각 단어는 고차원 공간에 벡터로 표현된다. 벡터 공간에서는 의미상 유사한 단어들이 서로 가깝게 위치하게 되며 이러한 벡터 표현은 단어 간의 유사도를 계산하거나, 단어 사이의 관계를 파악하는 데 사용될 수 있다.Word2VecWord2Vec은 구글이 개발한 단어 임베딩 기법으로 주변 단어의 유사성을 이용하여 각 단어에 대한 벡터를 학습한다. Word2Vec에는 Continuous Bag of Words(CBOW) 모델과 Ski..