한국어 단어 의미 네트워크 시각화

BAAI/bge-m3 임베딩: 다양한 언어에 최적화된 최신 임베딩 모델로, 한국어에서도 우수한 성능을 보입니다.
t-SNE 차원 축소: 복잡한 고차원 벡터를 3D 공간에 투영하여 의미적 관계를 시각화합니다.
코사인 유사도: 단어 벡터 간 각도를 기반으로 의미적 유사성을 측정합니다.
Plotly 시각화: 인터랙티브한 3D 시각화를 제공합니다.

이 도구는 한국어 단어들 간의 의미적 관계를 3D 공간에서 시각화합니다. BGE-M3 다국어 임베딩 모델을 사용하여 단어 간 의미적 유사성을 분석합니다.

유사도 임계값 ({{ threshold }})

높은 값 = 더 엄격한 연결 기준 (적은 엣지)

단어 수: {{ dataInfo.wordCount }}

샘플 단어:

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이 도구는 다음과 같은 기술을 사용하여 한국어 단어 네트워크를 시각화합니다:

각 단어는 3D 공간의 점으로 표시되며, 유사도가 높은 단어들은 연결선(엣지)으로 연결됩니다. 색상은 z축 값에 따라 다르게 표시됩니다.