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Word2Vec
구글에서 만든 텍스트 마이닝 알고리즘이다. Word2Vec는 구글 연구원인 Tomas Mikolov와 Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean에 의해 작성된 논문 "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space" 에서 제안된 방법이다.
간단하게 설명하자면 각 단어의 앞 뒤 관계를 보고 근접도를 정하는 알고리즘이며 딥러닝을 통한 비지도 학습 알고리즘이다. Word2Vec는 이름이 나타내는 것 처럼 단어의 의미를 벡터형태로 표현하는 계량기법이다.
장점
비지도학습을 통해 학습하므로 단어사전을 따로 필요로하지 않는다. 또한 신조어도 학습이 가능하다.