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1. 단어 수준 임베딩 모델 : 단어를 백터화, 단어 간의 유사도 측정
- 예측 기반 : NPLM, Word2Vec, FastText 등
- 행렬분해 기반 : LSA, GloVe, Swivel 등
2. 문장 수준 임베딩 모델 : 문서(문장)을 벡터화, 문서 간의 유사도 측정
- 확률 기반 : LDA
- 행렬분해 기반 : LSA
- 뉴럴네트워크 기반 : Doc2Vec, ELMo, GPT, BERT
https://developers.googleblog.com/2018/04/text-embedding-models-contain-bias.html
Text Embedding Models Contain Bias. Here's Why That Matters.
Human data encodes human biases by default. Being aware of this is a good start, and the conversation around how to handle it is ongoing. At Google, we are actively researching unintended bias analysis and mitigation strategies because we are committed to
developers.googleblog.com
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