2023-07-25T01:53:25.998Z

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감사합니다. 추가적으로 질문 드립니다.

https://ronxin.github.io/wevi/ 에서

결과를 보니, Weight Matrices 가 Input vector, Output vector 두개가 나오는데, 둘다 word embedding vector라고 보면 되나요? 추후 Encoder-Decoder 등에 input으로 embedding vector가 들어가는걸로 알고있는데, 어떤 vector가 대표성을 띄는건가요?

항상 weight matrices가 2개있어야 예측이 가능한게 아닌지요??

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Word2Vec에서 "input vector"는 각 단어가 가지는 임베딩 벡터를 말합니다. 이 벡터는 원-핫 인코딩된 단어를 Word2Vec 모델의 입력층(input layer)과 은닉층(hidden layer) 사이에 있는 가중치 행렬과 곱하여 얻어집니다.

Word2Vec 학습 과정에서는 각 단어에 대응되는 원-핫 인코딩 벡터를 입력층에 넣고, 이를 은닉층의 가중치 행렬과 곱합니다. 이렇게 얻은 결과가 바로 해당 단어의 input vector로, 그 차원수는 은닉층의 뉴런 수와 같습니다.

Word2Vec에서 "output vector"는 각 단어에 대응되는 출력 층의 가중치 벡터를 의미합니다.

Word2Vec의 학습 과정에서, 입력 단어 주변의 단어들 (즉, 컨텍스트)을 예측하려고 합니다. 이를 위해 모델은 두 개의 가중치 행렬을 학습하게 됩니다. 하나는 입력 층에서 은닉 층으로 가는 가중치 행렬이고 (이것이 input vector를 만드는 데 사용됩니다), 다른 하나는 은닉 층에서 출력 층으로 가는 가중치 행렬입니다. 후자가 바로 각 단어에 대한 "output vector"를 만드는 데 사용됩니다.

그런데 실제 사용할 때는 input vector와 output vector 중에서 보통 input vector만을 사용합니다. 이는 input vector가 이미 충분한 의미적 정보를 잘 담고 있고, output vector는 주로 모델의 예측 목적에 집중된 정보를 담고 있기 때문입니다.

Encoder-Decoder 구조나 Transformer와 같은 모델에서는 모델의 입력으로 Embedding layer를 선언하여 embedding vector를 학습시켜 사용합니다. 만드는 방법은 word2vec 과 다르지만 단어의 의미 정보를 담는 원리는 동일합니다.

좋은 질문 감사합니다.

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상세히 설명해주셔서 이해가 매우 잘 되었습니다. 감사합니다 :)