트라이그램
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트라이그램
트라이그램(Trigram)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 중요한 언어 모델링 기법 중 하나로,속된 세 개의 단어(또는 기호)로 구성된합을 의미합니다 이는 문장의조를 확률 모델링하고 언어의 통계적성을 이해하는 데 사용되며, 특히 언어 모델에서 널리 활용되었습니다. 트라이그램은 언어 생성, 음성 인식, 기계 번역, 자동 완성 등 다양한 NLP 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.
개요
트라이그램은 N-그램(N-gram) 모델의 일종으로, N=3인 경우에 해당합니다. N-그램은 연속된 N개의 아이템(주로 단어)으로 구성된 시퀀스를 말하며, 트라이그램은 이 중 세 단어의 조합을 다룹니다. 예를 들어, 문장 "나는 학교에 간다"에서 트라이그램은 다음과 같이 분리됩니다:
- ("나는", "학교에", "간다")
이러한 조합은 주어진 이전 두 단어를 기반으로 다음 단어가 등장할 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 트라이그램 모델은 마르코프 가정(Markov Assumption)에 기반하며, 특정 단어의 등장 확률이 바로 앞의 두 단어에만 의존한다고 가정합니다.
트라이그램 언어 모델
정의와 수학적 표현
트라이그램 언어 모델은 문장 ( W = w_1, w_2, ..., w_n )의 확률을 다음과 같이 근사합니다:
[ P(W) = P(w_1) \cdot P(w_2|w_1) \cdot \prod_{i=3}^{n} P(w_i|w_{i-2}, w_{i-1}) ]
즉, 세 번째 단어부터는 바로 앞의 두 단어(이그램, bigram)에 조건부로 확률이 결정됩니다. 이는 언어의 문맥을 더 잘 반영할 수 있도록 하며, 유니그램(unigram, N=1)이나 바이그램(bigram, N=2)보다 더 높은 정확도를 제공합니다.
예시
문장 "고양이가 마당에서 놀고 있다"의 트라이그램 분해:
- ("고양이가", "마당에서", "놀고")
- ("마당에서", "놀고", "있다")
이를 통해 "놀고"라는 단어가 "고양이가 마당에서"라는 문맥에서 얼마나 자연스럽게 등장하는지를 평가할 수 있습니다.
트라이그램의 장단점
장점
- 문맥 반영: 바이그램보다 더 많은 문맥 정보를 반영하므로, 단어 예측의 정확도가 높아집니다.
- 계산 효율성: 전통적인 신경망 기반 모델에 비해 계산이 간단하고, 소규모 데이터셋에서도 학습이 가능합니다.
- 해석 용이성: 모델의 동작 방식이 명확하여 디버깅 및 분석이 용이합니다.
단점
- 희소성 문제(Sparsity): 많은 트라이그램 조합이 학습 데이터에 등장하지 않아 확률이 0이 되는 문제가 발생합니다. 이는 스무딩(Smoothing) 기법(예: Add-k Smoothing, Kneser-Ney Smoothing)으로 완화합니다.
- 저장 공간: 가능한 단어 조합의 수가 많아지므로, 모델 저장에 많은 메모리가 필요합니다.
- 긴 거리 의존성 무시: 단어 간의 장거리 의존성(long-range dependency)을 포착하지 못합니다. 예를 들어, 문장의 앞부분과 뒷부분 간의 관계를 반영하기 어렵습니다.
응용 분야
트라이그램 모델은 다음과 같은 분야에서 활용됩니다:
- 자동 완성: 사용자가 입력한 두 단어를 기반으로 다음 단어를 예측합니다.
- 음성 인식: 음성 신호를 해석할 때 가장 가능성이 높은 단어 시퀀스를 선택하는 데 사용됩니다.
- 기계 번역: 번역 후보 중에서 가장 자연스러운 문장을 선택하는 데 언어 모델 점수로 활용됩니다.
- 오타 수정 및 철자 교정: 입력된 문장이 트라이그램 기반으로 얼마나 자연스러운지를 평가하여 오류를 수정합니다.
트라이그램과 현대 언어 모델의 비교
현대 자연어 처리에서는 트라이그램과 같은 통계적 N-그램 모델보다 신경망 기반 언어 모델(예: RNN, LSTM, Transformer)이 주로 사용됩니다. 특히 트랜스포머(Transformer) 기반 모델인 BERT, GPT 등은 문맥을 동적이고 깊이 있게 이해할 수 있어 성능 면에서 훨씬 우수합니다.
그럼에도 불구하고, 트라이그램 모델은 다음과 같은 상황에서 여전히 유용합니다:
- 실시간 처리가 필요한 경량 시스템
- 학습 데이터가 제한적인 환경
- 간단한 규칙 기반 시스템의 보조 모델
참고 자료
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed.). Pearson.
- Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
- Wikipedia: "N-gram"
- Stanford NLP Group Lecture Notes on Language Models
관련 문서
트라이그램은 자연어 처리의 기초이자 역사적인 기반 기술로서, 오늘날의 고급 모델을 이해하는 데 필수적인 개념입니다.
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