의미론적 임베딩
텍스트의 의미를 고차원 벡터 공간의 수치로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있게 표현하는 기술이다. 비슷한 의미를 가진 텍스트는 공간상에서 가깝게 위치하게 되어 주제별 클러스터링 분석이 가능해진다. 모델 생성물의 주제 분포를 시각화하는 핵심 도구이다.