Q. 트랜스포머 인코더 모델도 OOV 단어를 잘 알 수 있을까?
트랜스포머 모델은 주로 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이는 모델 중 하나로, 특히 긴 거리의 의존성을 잘 처리하게 설계되어 있습니다. 그러나 OOV (Out-of-Vocabulary) 문제에 대한 처리는 트랜스포머의 구조 자체와는 별개의 문제입니다.
OOV 문제는 단어가 학습 데이터의 어휘에 포함되어 있지 않을 때 발생합니다. LSTM 또는 트랜스포머와 같은 모델은 이러한 OOV 단어를 직접적으로 처리하지 못합니다.
그러나 트랜스포머 모델에 사용되는 토크나이징 방식 중 하나인 '서브워드 토크나이징' (예: SentencePiece, BPE)은 OOV 문제를 어느 정도 완화할 수 있습니다. 서브워드 토크나이징은 단어를 더 작은 단위의 토큰으로 분리하여, 심지어 학습 데이터에 없는 단어라도 그것을 구성하는 서브워드 단위로 표현할 수 있게 해줍니다.
예를 들어, "ChatGPT"라는 단어가 학습 데이터에 없어도, "Chat"과 "GPT"로 분리된 서브워드가 존재한다면, 이를 이용해 OOV 문제를 어느 정도 처리할 수 있습니다.
요약하면, 트랜스포머 모델 자체는 OOV 문제를 해결하지 않지만, 토크나이징 방식에 따라 OOV 문제에 대한 강건성을 향상시킬 수 있습니다.
따라서 당신의 경우에도, 트랜스포머 모델을 사용하여 학습하기 전에 서브워드 토크나이징을 적용하는 것이 OOV 문제에 대한 강건성을 향상시킬 수 있습니다. SentencePiece나 BPE (Byte Pair Encoding)와 같은 방법을 사용하여 적용할 수 있습니다.
Q. fasttext등의 워드 임베딩을 내가 가진 데이터로 계속해서 학습시켜 더 방대한 말뭉치로 만드는 건 어떨까?
FastText 워드 임베딩:
장점: FastText는 서브워드 정보를 포함하여 단어를 표현하기 때문에 OOV 단어나 데이터셋에 없는 단어에 대해서도 임베딩을 생성할 수 있습니다. 사전 훈련된 FastText 모델은 방대한 말뭉치에서 학습되므로 일반적인 문맥에서의 단어 정보를 포함합니다.
단점: 만약 당신의 데이터셋이 특정 도메인에 맞춰져 있거나 특별한 문맥을 갖는다면, 사전 훈련된 FastText 모델만으로는 이 특성을 완전히 포착하기 어려울 수 있습니다.
서브워드 토크나이징 (예: BPE, SentencePiece):
장점: 서브워드 토크나이징은 데이터셋의 특성을 기반으로 최적의 토큰 분할을 학습합니다. 이는 도메인 특화된 어휘나 표현에 대한 정보를 더 잘 포착할 수 있게 합니다. 또한, OOV 단어를 서브워드 단위로 분해함으로써 임베딩을 생성하는 데 도움을 줍니다.
단점: 만약 매우 특이한 도메인의 데이터를 사용한다면, 적절한 서브워드 분할을 학습하는 데 충분한 데이터가 필요할 수 있습니다.
결론:
FastText를 사용하여 당신의 데이터에 맞게 추가 학습을 진행하는 것은 좋은 접근 방법일 수 있습니다. 이는 방대한 말뭉치에서 얻은 일반적인 단어 정보와 당신의 특정 데이터에서의 문맥 정보를 모두 활용하게 됩니다.
그러나 서브워드 토크나이징도 OOV 문제와 도메인 특화 문제에 대한 강력한 해결책을 제공합니다. 가능하다면 두 방법을 모두 실험하여 어느 것이 당신의 문제에 더 적합한지 결정하는 것이 좋습니다.
