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Embedding (or Embedding Vector) : 텍스트 데이터를 고정된 크기의 밀집 벡터로 변환하는 기술로, 텍스트 데이터의 의미적, 문맥적 정보를 벡터 공간에 표현하는 것으로, embedding들 간의 거리 계산을 통해 이들 간의 의미적 관계를 파악할 수 있다. : Embedding의 종류는 다음과 같다. Vectorization에 신경망을 사용하지 않을 경우 단어에 대한 벡터 표현 : One-Hot Encoding 문서에 대한 벡터 표현 : Document Term Matrix, TF-IDF Vectorization에 신경망을 사용하는 경우 (Learned Embedding) 단어에 대한 벡터 표현 방법 : 워드 임베딩 (Word2Vec, GloVe, FastText, Embedding ..