워드 임베딩(Word Embedding)

워드 임베딩(Word Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 단어를 고정 길이의 벡터로 변환하는 기술입니다. 이 벡터들은 단어 간의 문맥적 의미와 관계를 수치적으로 표현하며, 컴퓨터가 언어의 의미를 더 잘 이해하고 처리할 수 있게 도와줍니다. 워드 임베딩은 NLP 모델의 성능을 크게 향상시킨 핵심 기술 중 하나로, 주로 딥러닝 모델에서 활용됩니다.

워드 임베딩의 필요성

자연어 처리를 할 때, 컴퓨터는 텍스트 데이터를 직접 처리할 수 없습니다. 대신, 텍스트를 숫자로 변환하는 작업이 필요합니다. 전통적인 방법으로는 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)이 사용되었지만, 이 방식에는 몇 가지 단점이 있었습니다:

1. 고차원 벡터: 원-핫 인코딩된 벡터는 단어의 수만큼 차원이 커지며, 단어 집합(vocabulary)이 클수록 벡터의 크기가 커집니다.
2. 단어 간 유사성 표현 불가: 원-핫 인코딩 벡터는 서로 직교(orthogonal)하여 단어 간의 관계나 의미적 유사성을 반영하지 못합니다.

워드 임베딩은 이러한 한계를 극복하고, 단어를 더 밀집된(dense) 벡터로 표현하며, 벡터 공간에서 의미적으로 유사한 단어들이 가까이 위치하도록 학습됩니다.

워드 임베딩의 특징

1. 저차원 밀집 벡터:

   • 단어를 수백 차원(예: 100~300차원)의 벡터로 변환합니다.
   • 벡터의 차원이 낮아져서 계산 효율이 높아지며, 메모리 사용량이 줄어듭니다.

2. 의미적 유사성 표현:

   • 유사한 의미를 가진 단어들이 벡터 공간에서 가까운 거리에 위치합니다.
   • 예를 들어, "king"과 "queen"의 벡터 간 거리는 "man"과 "woman"의 벡터 간 거리와 유사할 수 있습니다.

3. 사전 학습 가능:

   • 워드 임베딩은 대규모 코퍼스에서 미리 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
   • 사전 학습된 임베딩을 사용하면 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

워드 임베딩 알고리즘

워드 임베딩을 생성하는 데는 여러 가지 알고리즘이 사용됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 Word2Vec, GloVe, FastText 등이 있습니다.

1. Word2Vec

• 개념: Word2Vec은 구글의 연구팀이 개발한 모델로, 단어를 벡터로 변환하기 위해 신경망을 사용하는 알고리즘입니다.

• 모델 구조:

  • CBOW(Continuous Bag of Words): 주변 단어들을 이용해 중심 단어를 예측하는 모델.
  • Skip-gram: 중심 단어를 이용해 주변 단어들을 예측하는 모델.

• 특징: 단어 간 유사성을 잘 표현하며, 대규모 데이터셋에서 빠르게 학습할 수 있습니다.

  예시:

  from gensim.models import Word2Vec
  
  # 예제 문장
  sentences = [["cat", "sat", "on", "the", "mat"],
               ["dog", "sat", "on", "the", "mat"],
               ["cat", "and", "dog", "are", "friends"]]
  
  # Word2Vec 모델 학습
  model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=0)
  
  # 'cat' 단어의 임베딩 벡터
  print(model.wv['cat'])

2. GloVe (Global Vectors for Word Representation)

• 개념: GloVe는 스탠포드 대학에서 개발한 알고리즘으로, 단어 공기 행렬(co-occurrence matrix)을 사용해 단어 간의 전역적인 통계 정보를 학습합니다.

• 특징: GloVe는 단어 간의 전역적 통계를 활용해, Word2Vec보다 더 일반화된 임베딩을 제공합니다.

• 수학적 기반: Word2Vec은 지역적 정보(문맥)에서 학습하지만, GloVe는 단어가 전체 코퍼스에서 어떻게 공기하는지를 이용해 임베딩을 학습합니다.

  예시:

  # GloVe는 pre-trained 모델을 다운로드 받아 사용하는 것이 일반적입니다.

3. FastText

• 개념: FastText는 페이스북에서 개발한 모델로, Word2Vec의 확장판입니다. 단어를 문자 n-그램(character n-grams)으로 분해해 학습합니다.

• 특징: FastText는 OOV(Out Of Vocabulary) 문제를 줄여주며, 비슷한 철자 패턴을 가진 단어들이 유사한 벡터로 표현됩니다.

  예시:

  from gensim.models import FastText
  
  # 예제 문장
  sentences = [["cat", "sat", "on", "the", "mat"],
               ["dog", "sat", "on", "the", "mat"],
               ["cat", "and", "dog", "are", "friends"]]
  
  # FastText 모델 학습
  model = FastText(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
  
  # 'cat' 단어의 임베딩 벡터
  print(model.wv['cat'])

워드 임베딩의 응용

1. 텍스트 분류:

   • 워드 임베딩을 사용해 문장을 벡터로 변환한 후, 분류 모델(예: SVM, CNN, RNN 등)에 입력하여 텍스트 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 유사도 측정:

   • 두 단어 또는 문장 간의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산하여, 유사도를 측정할 수 있습니다.

3. 군집화(Clustering):

   • 워드 임베딩 벡터를 클러스터링 알고리즘(예: K-means)에 입력하여, 의미적으로 유사한 단어들을 군집화할 수 있습니다.

4. 문장 임베딩:

   • 문장 단위로 임베딩을 생성해, 문장 간의 유사도 분석, 문서 분류 등의 작업에 사용할 수 있습니다.

5. 기계 번역 및 언어 모델링:

   • 워드 임베딩은 기계 번역, 문장 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에서 필수적인 요소로 사용됩니다.

워드 임베딩의 한계와 발전 방향

1. 어휘 외 단어 문제(OOV):

   • 훈련 데이터에 없는 단어에 대해 임베딩을 제공하지 못하는 문제가 있습니다. FastText와 같은 모델이 이 문제를 어느 정도 해결하지만, 여전히 존재하는 한계입니다.

2. 다의어 문제:

   • 워드 임베딩은 문맥을 고려하지 않으므로, 동일한 단어가 다른 의미를 가질 때(예: "bank"가 금융기관과 강둑을 의미할 수 있음) 이를 구분하지 못합니다.
   • 이 문제를 해결하기 위해 문맥을 고려한 BERT나 GPT 같은 언어 모델이 개발되었습니다.

3. 대규모 학습 필요:

   • 고품질의 워드 임베딩을 생성하려면 대규모의 텍스트 데이터가 필요하며, 이는 계산 비용이 높을 수 있습니다.

4. Transformer 모델의 대두:

   • 최근에는 Transformer 기반 모델(예: BERT, GPT)이 워드 임베딩을 넘어서 더 정교한 문맥 임베딩을 제공합니다. 이 모델들은 문맥을 반영하여 단어의 의미를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.

요약

• 워드 임베딩은 단어를 고정 길이의 벡터로 표현하여, 단어 간의 의미적 유사성을 수치적으로 표현하는 기술입니다.
• Word2Vec, GloVe, FastText 등이 대표적인 워드 임베딩 알고리즘입니다.
• 워드 임베딩은 텍스트 분류, 유사도 측정, 군집화, 기계 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 응용됩니다.
• 워드 임베딩은 자연어 처리에서 중요한 기술이지만, OOV 문제와 다의어 문제 등 몇 가지 한계가 있으며, 문맥을 고려한 모델들이 등장하면서 계속 발전하고 있습니다.