WordPiece
WordPiece
개요
WordPiece는 자연어 처리(Natural Language Processing NLP)에서 널리되는 서브워드(Subword) 토크이제이션(Subword Tokenization) 기법 중 하나로, 특히BERT**(Bidirectional Representations from Transformers와 같은 트랜스머 기반 언어 모델에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 기은 단어를 더 작은 의미 있는 단위인 '조각(piece)'으로 분해하여, 어휘 사전(vocabulary)의 크기를 효율적으로 제어하면서도 희귀 단어나 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제를 완화하는 데 효과적입니다.
WordPiece는 구글이 BERT 모델 개발 시 도입한 토크나이저로, 언어 모델이 다양한 형태의 단어를 유연하게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이는 전통적인 단어 기반 토크나이제이션(Word-level Tokenization)이나 문자 기반 토크나이제이션(Character-level Tokenization)의 단점을 보완하며, 성능과 효율성 사이의 균형을 제공합니다.
WordPiece의 작동 원리
1. 서브워드 단위 분할
WordPiece는 단어를 의미 있는 서브워드 단위로 분할하는 방식을 사용합니다. 예를 들어, 단어 "unhappiness"는 다음과 같이 분해될 수 있습니다:
un ##ha ##pp ##i ##ness
여기서 ##은 해당 조각이 이전 토큰과 결합되어야 완전한 단어가 됨을 나타냅니다. 이는 단어의 접두사, 접미사, 어근 등을 자연스럽게 포착할 수 있게 해줍니다.
2. 확률 기반 병합
WordPiece는 언어 모델의 가능도(likelihood)를 최대화하는 방식으로 서브워드 단위를 생성합니다. 구체적으로, 다음과 같은 절차를 따릅니다:
- 초기 어휘 사전을 문자 단위로 구성합니다 (예: a, b, c, ...).
- 두 개의 서브워드 조각을 병합했을 때 언어 모델의 총 가능도가 가장 크게 증가하는 조합을 선택합니다.
- 이 과정을 반복하여 어휘 사전 크기(예: 30,000개)에 도달할 때까지 병합을 수행합니다.
이러한 방식은 자주 등장하는 단어 조합이 우선적으로 어휘 사전에 포함되도록 유도합니다.
WordPiece의 장점
| 장점 | 설명 |
|---|---|
| OOV 문제 완화 | 희귀 단어나 미등록 단어도 서브워드 단위로 분해하여 처리 가능 |
| 효율적인 어휘 관리 | 전체 단어 어휘 대신 서브워드 어휘를 사용해 메모리 사용량 감소 |
| 형태소 정보 포착 | 접두사, 접미사 등 언어적 구조를 자연스럽게 학습 가능 |
| 다국어 지원 | 다양한 언어의 복잡한 단어 구조에도 적용 가능 (예: 독일어 합성어) |
WordPiece vs. 유사 기법
WordPiece는 Byte Pair Encoding(BPE) 및 SentencePiece와 같은 다른 서브워드 토크나이제이션 기법과 유사하지만, 몇 가지 차이점이 있습니다.
| 기법 | 학습 기준 | 특징 |
|---|---|---|
| WordPiece | 언어 모델 가능성 최대화 | BERT에서 사용, 병합 시 확률 기반 결정 |
| BPE | 빈도 기반 병합 | GPT 계열 모델에서 사용, 가장 빈번한 조합 우선 병합 |
| SentencePiece | 언어 모델 가능도 또는 BPE 기반 | 공백을 문자로 처리, 언어 독립적 설계 |
WordPiece는 BPE와 유사하게 빈도를 기반으로 하지만, 최종 선택은 언어 모델의 가능도를 기준으로 하므로 통계적으로 더 최적화된 병합이 이루어진다는 점에서 차별화됩니다.
BERT에서의 WordPiece 활용
BERT는 입력 텍스트를 처리할 때 다음과 같은 방식으로 WordPiece를 사용합니다:
- 텍스트를 공백 기준으로 분리
- 각 단어를 WordPiece 어휘 사전에 따라 최대 가능도 경로로 분할
- 분할된 서브워드 토큰에 대해 임베딩을 수행
예를 들어, 입력 문장 "I love deep learning."은 다음과 같이 토큰화될 수 있습니다:
[I] [love] [deep] [learn] [##ing] [.]
이러한 토큰화는 모델이 "learning"과 "learn"을 관련된 개념으로 인식하게 하여 의미적 유사성을 효과적으로 학습할 수 있도록 도와줍니다.
구현 및 사용 예시
다음은 Python에서 transformers 라이브러리를 사용해 WordPiece 토크나이저를 활용하는 예시입니다:
from transformers import BertTokenizer
# BERT의 공식 WordPiece 토크나이저 로드
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 텍스트 토큰화
text = "Transformers are great for NLP tasks."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
# 출력: ['transform', '##ers', 'are', 'great', 'for', 'n', '##l', '##p', 'tasks', '.']
이 코드는 입력 문장을 WordPiece 기반으로 분할하며, ## 접두사는 해당 토큰이 앞의 토큰과 결합되어야 원래 단어가 됨을 나타냅니다.
참고 자료 및 관련 문서
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL.
- Kudo, T. (2018). Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates. arXiv preprint. (SentencePiece 관련)
- GitHub: Hugging Face Transformers — WordPiece 및 다양한 토크나이저 구현 제공
WordPiece는 현대 NLP의 핵심 기술 중 하나로, 언어 모델의 성능 향상과 일반화 능력 강화에 기여하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델에서의 효율적인 텍스트 표현을 가능하게 하며, 다양한 언어와 도메인에 걸쳐 널리 사용되고 있습니다.
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