Word2Vec이란 무엇인가?
Word2Vec은 자연어 처리(NLP) 분야에서 단어를 수치화하는 대표적인 임베딩(embedding) 기법 중 하나입니다. 단어들을 벡터 공간에 표현하여, 컴퓨터가 단어 간 의미적 관계를 수치적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.
1. Word2Vec의 탄생 배경
기존 자연어 처리에서 단어를 표현하는 대표적인 방식은 **원-핫 인코딩(One-hot encoding)**이었습니다.
원-핫 인코딩은 단어 하나당 고유한 위치에만 1을 갖고 나머지는 0인 벡터를 만드는 방식입니다. 하지만 이 방식은
- 벡터 차원이 너무 크고 희소하다 (어휘 수만큼 차원이 필요)
- 단어 간 의미적 유사성을 전혀 반영하지 못한다
는 문제점이 있었습니다.
이런 한계를 극복하기 위해 2013년 구글에서 개발한 Word2Vec은 **단어를 저차원 밀집 벡터(Dense Vector)**로 변환하여 단어 간 의미 관계를 벡터 공간에서 나타낼 수 있게 했습니다.
2. Word2Vec의 핵심 아이디어
Word2Vec은 다음 두 가지 방식으로 단어 임베딩을 학습합니다.
-
CBOW (Continuous Bag of Words)
주변 단어들(context)로부터 중심 단어(target)를 예측하는 방식
예: 문장 내 “The cat sat on the mat”에서 “cat” 주변 단어들로 “cat”을 맞추는 학습 -
Skip-gram
중심 단어로부터 주변 단어들을 예측하는 방식
예: “cat”이 주어졌을 때 “The”, “sat”, “on”, “the”, “mat” 중 주변 단어들을 예측
이 두 방식 모두 단어가 어떤 문맥에서 등장하는지 학습하며, 자연스레 의미적으로 유사한 단어들은 비슷한 벡터 공간 좌표를 갖게 됩니다.
3. Word2Vec 벡터의 특징
- 저차원 실수 벡터: 보통 100~300차원 벡터로 단어를 표현한다.
- 의미적 유사성 반영: 벡터 간 거리나 코사인 유사도로 단어 간 의미 유사도를 측정할 수 있다.
- 벡터 연산 가능: 벡터 덧셈, 뺄셈으로 단어 간 관계를 표현할 수 있다.
예: “king” - “man” + “woman” ≈ “queen”
4. Word2Vec의 활용 분야
- 문서 분류 및 감성 분석
- 기계 번역 및 챗봇
- 추천 시스템과 검색 엔진
- 텍스트 유사도 및 클러스터링
5. 요약
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| Word2Vec | 단어를 의미 공간에 임베딩하는 대표적 기법 |
| 학습 방식 | CBOW와 Skip-gram |
| 특징 | 저차원, 밀집 벡터, 의미적 관계 반영 |
| 활용 | NLP 전반에 걸친 다양한 분야 |
마무리
Word2Vec은 단어를 단순한 문자 나열이 아닌, 수학적으로 의미 있는 벡터로 바꾸어 자연어 처리 기술의 기초를 다진 혁신적인 방법입니다. 이 기술을 이해하는 것은 현대 AI에서 언어를 다루는 여러 응용의 첫걸음이라 할 수 있습니다.
