텍스트 데이터 에서 워드 임 베 딩 및 온톨로지 기반 특징 추출 에 있 어서 , 워드 임 베 딩 은 고급 분석 을 위해 문서 의 단어 를 숫자 값 으로 인코딩 하 는 단어 표현 방식 이 다 . 단어 표현 에 는 두 가지 잘 알려진 접근 법 을 적용 할 수 있 다 . 하나 는 핫 워드 인코딩 이 고 하나 는 임 베 딩 이 다 . 이러 한 작업 에서 는 단어 를 숫자 값 으로 나타내 기 위해 워드 임 베 딩 접근 법 을 적용 한다 . 차원 성 , " d 를 설정 한 다음 d 차원 값 을 사용 하 여 단어 를 표현 한다 . 예 를 들 어 d 가 3 으로 설정 되 어 있 을 때 "" metformin "" 은 { 0 . 3 ", 0 . 6 , 0 . 8 } 로 표현 된다 . 이 방법 은 차원 을 크 게 줄인다 . 그러나 임 베 딩 접근 법 은 행렬 의 단어 들 사이 의 관계 를 피한다 . 따라서 , Word 2 vec 라고 불리 는 신경망 기반 의 워드 임 베 딩 모델 을 단어 표현 에 사용 한다 . Word 2 vec 는 연속 된 bag - of - words ( CBoW ) 와 skip - gram 모델 이 라는 두 가지 아키텍처 를 포함 하 고 있 다 . CBoW 모델 은 단어 예측 을 위해 단어 의 주변 문맥 을 사용 한다 . skip - gram 모델 은 도 4 와 같이 현재 단어 를 사용 하 여 주변 상황 을 예측 한다 .