Machine learningDeep learning / NLP / CV
약한 지도 학습 Word2Vec
약한 지도 학습 Word2Vec은 비용이 많이 드는 수동 주석 대신 자동으로 생성되거나 노이즈가 많거나 휴리스틱한 레이블을 사용하여 Word2Vec 스타일 임베딩을 훈련합니다. 레이블링 함수, 원거리 지도 학습 또는 키워드 기반 규칙을 활용하여 소프트 레이블을 할당함으로써, 이 접근법은 대규모 수동 주석 코퍼스가 없을 때도 도메인에 적응된 단어 표현을 가능하게 합니다.
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출처
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems, 26. link ↗
- Ratner, A. J., De Sa, C. M., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data programming: Creating large training sets, quickly. Advances in Neural Information Processing Systems, 29. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Word2Vec (Word Embeddings with Weak Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/weakly-supervised-word2vec
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- BERT 기반 분류딥러닝↔ compare
- Doc2Vec텍스트 마이닝↔ compare
- 준지도 학습 Word2Vec딥러닝↔ compare
- 문장 임베딩딥러닝↔ compare
- 약한 지도 하의 문장 임베딩딥러닝↔ compare
- Word2Vec텍스트 마이닝↔ compare