데이터 세트 에 200 차원 벡터 를 사용 하 여 Word 2 vec 의 skip - gram 모델 을 교육 했 다 . 그것 은 단어 들 사이 의 관계 를 식별 하 고 , 입력 단어 의 이웃 단어 들 을 예측 하 는 것 을 돕 는다 . 이 Word 2 vec 모델 은 형상 들 사이 의 연관 성 을 탐지 하 기 위해 ML 분류기 를 훈련 시키 는 데 이용 된다 . 일반 적 으로 ML 분류기 는 특정 도메인 에 따라 특징 의 기본 의미론 을 놓치 게 된다 . 온톨로지 는 경우 에 따라 주 어 진 도메인 의 의미론 을 나타낼 수 있 다 .