영화 리뷰 데이터를 이용해 평점을 예측하는걸 해보고 있는데

예를 들어 리뷰데이터가 4000개 있을 때

word2vec을 사용하면 리뷰 데이터의 단어에 대한 벡터로 (6000 X 100)이 나오는데

RNN이나 xgboost 같은 딥러닝을 사용할라면

리뷰 데이터의 정수화 시킨 단어 대신에 사이즈가 100인 벡터를 단어마다 집어넣는 것인가요?

x[0] = [ 1, 35 , 435 , 214, 235, 534,... ]  -> x[0] = [[0.88974, 0.89879, 0.90078, ..., 0.78989],[0.89797,0.80978, ....,0.88998],.....] 이런식으로요

이러면 사이즈가 너무 커질거 같은데, 위에 방법이 맞다면 어떻게 바꿀 수 있나요?