단어 임딩
단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델의 기초를 이루며, 번역, 감성 분석, 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
개요
전통적인 자연어 처리에서는 단어를 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding) 방식으로 표현했습니다. 이 방식은 단어 집합의 크기만큼의 벡터를 만들고, 해당 단어의 위치에만 1을, 나머지에는 0을 넣는 방식입니다. 예를 들어, 어휘 집합이 10,000개 단어라면 각 단어는 10,000차원 벡터로 표현됩니다. 그러나 이 방식은 다음과 같은 문제점이 있습니다:
- 희소성(Sparsity): 대부분의 요소가 0이므로 정보가 비효율적으로 표현됩니다.
- 의미 정보 부족: 단어 간 유사성(예: "개"와 "고양이")을 반영하지 못합니다.
- 차원의 저주: 높은 차원으로 인해 계산 비용이 증가하고, 데이터가 부족할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 단어 임베딩입니다. 단어 임베딩은 단어를 밀집된 실수 벡터(Dense Vector)로 표현하며, 유사한 의미를 가진 단어는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 놓이도록 학습됩니다.
주요 개념
1. 분포 가설(Distributional Hypothesis)
단어 임베딩의 이론적 기반은 분포 가설입니다. 이 가설은 "유사한 문맥에서 사용되는 단어는 유사한 의미를 갖는다"는 원리로, 예를 들어 "고양이가 걷는다", "개가 걷는다"처럼 비슷한 문장 구조에서 등장하는 단어는 의미적으로 가깝다고 간주합니다.
임베딩 벡터는 일반적으로 50차원에서 300차원 사이의 실수 벡터로 표현됩니다. 각 차원은 단어의 특정 의미적 또는 문법적 특성(예: 성별, 복수형, 동물성 등)을 암시적으로 인코딩합니다. 예를 들어, "왕" - "남성" + "여성" ≈ "여왕"과 같은 벡터 연산이 가능해집니다.
주요 모델
Word2Vec는 2013년 구글에서 개발한 대표적인 단어 임베딩 모델로, 두 가지 아키텍처를 제공합니다.
- CBOW(Continuous Bag of Words): 주변 단어들로 중심 단어를 예측
- Skip-gram: 중심 단어로 주변 단어들을 예측
Word2Vec은 대량의 텍스트 코퍼스를 통해 단어 간의 관계를 학습하며, 계산 효율성이 뛰어나 실무에서 널리 사용됩니다.
# 예시: Gensim 라이브러리를 사용한 Word2Vec 모델 학습
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["개", "는", "걷는다"], ["고양이", "는", "뛴다"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
print(model.wv["개"]) # '개'의 임베딩 벡터 출력
2. GloVe (Global Vectors for Word Representation)
스탠퍼드 대학에서 개발된 GloVe는 단어의 동시 등장 행렬(Co-occurrence Matrix)을 기반으로 임베딩을 학습합니다. Word2Vec이 지역적 문맥을 활용하는 반면, GloVe는 전체 코퍼스의 통계적 정보를 고려하여 전역적인 단어 관계를 반영합니다.
페이스북(Facebook AI)에서 개발된 FastText는 단어를 구성하는 서브워드(Subword) 단위(예: 접두사, 접미사, n-gram)로 분해하여 임베딩을 학습합니다. 이 덕분에 미등장 단어(Out-of-Vocabulary)에 대한 처리가 우수하며, 접두사/접미사 정보를 활용해 의미를 추론할 수 있습니다.
예: "러너", "러닝" → 공통 서브워드 "런"을 공유
임베딩의 평가 방법
단어 임베딩의 품질은 다음과 같은 방법으로 평가됩니다:
- 유사도 평가: "개"와 "고양이"처럼 의미가 유사한 단어 쌍의 벡터 유사도(코사인 유사도)가 높은지 확인
- 유추 과제(Analogy Task): "남자:여자 = 왕:?"과 같은 문법적/의미적 유추 문제 해결 능력 평가
- 다운스트림 태스크 성능: 감성 분석, 개체명 인식(NER) 등 실제 NLP 태스크에서의 성능 비교
활용 분야
- 기계 번역: 단어 간 의미 관계를 기반으로 정확한 번역
- 문서 분류: 문맥 기반의 의미 표현으로 분류 정확도 향상
- 추천 시스템: 사용자 행동 텍스트 기반 임베딩으로 선호도 분석
- 대화 시스템: 의도 이해 및 응답 생성에 활용
참고 자료
- Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation
- Bojanowski, P. et al. (2017). Enriching Word Vectors with Subword Information (FastText)
관련 문서
단어 임베딩은 현대 NLP의 기초 기술로서, 단어를 단순한 기호가 아닌 의미적 정보를 담은 수치 벡터로 변환함으로써 AI가 언어를 더 깊이 이해할 수 있게 합니다. 이후의 고급 모델들(예: BERT, ELMo)은 문맥에 따라 달라지는 동적 임베딩을 제공하지만, 여전히 정적 단어 임베딩은 경량 모델 및 특정 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
# 단어 임딩
단어 임베딩(Wordding)은 자연어 처리(N Language Processing, NLP) 분야에서어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는심 기술 중입니다. 이 기술은 단를 고차원수 벡터로 표현함으로써, 단어 간의 의미적 유사성, 문맥적 관계, 문법적 특성 등을 효과적으로 포착할 수 있게 해줍니다. 현대 인공지능 기반 언어 모델의 기초를 이루며, 번역, 감성 분석, 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
## 개요
전통적인 자연어 처리에서는 단어를 **원-핫 인코딩**(One-Hot Encoding) 방식으로 표현했습니다. 이 방식은 단어 집합의 크기만큼의 벡터를 만들고, 해당 단어의 위치에만 1을, 나머지에는 0을 넣는 방식입니다. 예를 들어, 어휘 집합이 10,000개 단어라면 각 단어는 10,000차원 벡터로 표현됩니다. 그러나 이 방식은 다음과 같은 문제점이 있습니다:
- **희소성**(Sparsity): 대부분의 요소가 0이므로 정보가 비효율적으로 표현됩니다.
- **의미 정보 부족**: 단어 간 유사성(예: "개"와 "고양이")을 반영하지 못합니다.
- **차원의 저주**: 높은 차원으로 인해 계산 비용이 증가하고, 데이터가 부족할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **단어 임베딩**입니다. 단어 임베딩은 단어를 밀집된 실수 벡터(Dense Vector)로 표현하며, 유사한 의미를 가진 단어는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 놓이도록 학습됩니다.
## 주요 개념
### 1. 분포 가설(Distributional Hypothesis)
단어 임베딩의 이론적 기반은 **분포 가설**입니다. 이 가설은 "유사한 문맥에서 사용되는 단어는 유사한 의미를 갖는다"는 원리로, 예를 들어 "고양이가 걷는다", "개가 걷는다"처럼 비슷한 문장 구조에서 등장하는 단어는 의미적으로 가깝다고 간주합니다.
### 2. 임베딩 벡터
임베딩 벡터는 일반적으로 50차원에서 300차원 사이의 실수 벡터로 표현됩니다. 각 차원은 단어의 특정 의미적 또는 문법적 특성(예: 성별, 복수형, 동물성 등)을 암시적으로 인코딩합니다. 예를 들어, "왕" - "남성" + "여성" ≈ "여왕"과 같은 벡터 연산이 가능해집니다.
## 주요 모델
### 1. Word2Vec
Word2Vec는 2013년 구글에서 개발한 대표적인 단어 임베딩 모델로, 두 가지 아키텍처를 제공합니다.
- **CBOW**(Continuous Bag of Words): 주변 단어들로 중심 단어를 예측
- **Skip-gram**: 중심 단어로 주변 단어들을 예측
Word2Vec은 대량의 텍스트 코퍼스를 통해 단어 간의 관계를 학습하며, 계산 효율성이 뛰어나 실무에서 널리 사용됩니다.
```python
# 예시: Gensim 라이브러리를 사용한 Word2Vec 모델 학습
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["개", "는", "걷는다"], ["고양이", "는", "뛴다"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
print(model.wv["개"]) # '개'의 임베딩 벡터 출력
```
### 2. GloVe (Global Vectors for Word Representation)
스탠퍼드 대학에서 개발된 GloVe는 단어의 동시 등장 행렬(Co-occurrence Matrix)을 기반으로 임베딩을 학습합니다. Word2Vec이 지역적 문맥을 활용하는 반면, GloVe는 전체 코퍼스의 통계적 정보를 고려하여 전역적인 단어 관계를 반영합니다.
### 3. FastText
페이스북(Facebook AI)에서 개발된 FastText는 단어를 구성하는 **서브워드**(Subword) 단위(예: 접두사, 접미사, n-gram)로 분해하여 임베딩을 학습합니다. 이 덕분에 **미등장 단어**(Out-of-Vocabulary)에 대한 처리가 우수하며, 접두사/접미사 정보를 활용해 의미를 추론할 수 있습니다.
예: "러너", "러닝" → 공통 서브워드 "런"을 공유
## 임베딩의 평가 방법
단어 임베딩의 품질은 다음과 같은 방법으로 평가됩니다:
- **유사도 평가**: "개"와 "고양이"처럼 의미가 유사한 단어 쌍의 벡터 유사도(코사인 유사도)가 높은지 확인
- **유추 과제**(Analogy Task): "남자:여자 = 왕:?"과 같은 문법적/의미적 유추 문제 해결 능력 평가
- **다운스트림 태스크 성능**: 감성 분석, 개체명 인식(NER) 등 실제 NLP 태스크에서의 성능 비교
## 활용 분야
- **기계 번역**: 단어 간 의미 관계를 기반으로 정확한 번역
- **문서 분류**: 문맥 기반의 의미 표현으로 분류 정확도 향상
- **추천 시스템**: 사용자 행동 텍스트 기반 임베딩으로 선호도 분석
- **대화 시스템**: 의도 이해 및 응답 생성에 활용
## 참고 자료
- Mikolov, T. et al. (2013). *Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space*
- Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). *GloVe: Global Vectors for Word Representation*
- Bojanowski, P. et al. (2017). *Enriching Word Vectors with Subword Information* (FastText)
## 관련 문서
- [자연어 처리](자연어처리.md)
- [임베딩](임베딩.md)
- [변환자 모델](변환자모델.md)
- [BERT](BERT.md)
단어 임베딩은 현대 NLP의 기초 기술로서, 단어를 단순한 기호가 아닌 의미적 정보를 담은 수치 벡터로 변환함으로써 AI가 언어를 더 깊이 이해할 수 있게 합니다. 이후의 고급 모델들(예: BERT, ELMo)은 문맥에 따라 달라지는 동적 임베딩을 제공하지만, 여전히 정적 단어 임베딩은 경량 모델 및 특정 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.