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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
서강대학교 언어정보연구소 언어와 정보사회 언어와 정보사회 제34권
발행연도
2018.1
수록면
305 - 337 (33page)

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The advent of some practical Artificial Intelligence (AI) applications and the wide availability of Deep Learning algorithms seem to have shaken most aspects of everyday life. In particular the arrival of the vector space modelling based on word embedding, and the availability of the tools like Word2vec signalled the era of high quality word vectors and literally have changed the world of Natural Language Processing. In this paper we discuss the nature of the vector space model as an alternative in linguistic semantics. We also discuss some of its characteristics and limitations, and some possible related linguistic issues based on results gained from applying Word2vec to two of the well known Korean corpora, the Sejong Semantically Annotated Corpus and part of the Trend21 corpora.
#Deep Learning #meaning representation #word vector #word embedding #cosine similarity #semantic class #inference

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