`Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space`이라는 NLP에서의 기초 논문 중 하나를 읽었다. 완독하는 데에는 2시간 정도가 걸린 것 같다. Google에서 CBOW와 Skip-Gram이라는 이제는 모르는 사람이 없을(?) 두 가지 유명한 워드 임베딩 모델을 제안한 논문이다. 고등학교 때부터 이 모델들 이름을 들어봤는데, 이게 처음 제안된 논문을 이제와서야 읽게 된다는 게 우습기도 하지만 꽤 뜻깊다. 논문을 많이 읽어보지는 않아서 완전히 이해하지도 못했고 잘못 이해한 부분이 있을지도 모르겠지만, 여러가지로 더 많이 공부하다보면 이 논문을 다시 읽을 때 이해가 절로 깊어질 거라고 믿는다. 앞으로는 이 모델을 내가 직접 구현해 볼 수 있었으면..
