또한 , FastText 임 베 딩 방법 에서 는 각 단어 를 글자 들 의 n - gram 으로 나타낸다 . n 이 2 인 경우 예 를 들 어 호랑이 , 셔틀버스 일 때 각각 호랑 + 이 , 셔틀 + 버스 로 분리 될 것 이 다 . 이렇게 분리 하 여 임 베 딩 을 한다면 희귀 한 단어 , 노이즈 등 데이터 셋 에 존재 하 지 않 는 단어 에 대해서 도 단어 의 유사 도 를 계산 할 수 있 다 . 또한 노이즈 가 아주 심할 경우 에 도 초 / 중 / 종성 단위 까지 분리 할 수 있 기 때문 에 활용 폭 이 넓 다 . 예 를 들 어 ‘ 호랑 말코 ’ 라는 단어 의 경우 는 FastText 이외 의 다른 인 베 딩 방법 에서 는 해당 단어 의 유사 도 를 찾 기 어렵 다 . 그러나 , FastText 임 베 딩 방법 을 적용 한다면 호랑이 와 유사 하 다는 결론 을 내릴 수 있 다 .