문서 간 유사도
개요
문서 간사도(Document-to-Document Similarity는 두 개 이상 텍스트 문서가 서로 얼마나 유사한지를 정량적으로 측정하는 자연어 처리(NLP, Language Processing) 기술의 핵심 개념 중 하나입니다. 이는 정보 검색, 문서 군집화, 중복 문서 탐지, 추천 시스템, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 문서 간 유사도를 계산함으로써, 컴퓨터는 인간과 유사한 방식으로 텍스트의 의미를 이해하고, 관련성 있는 문서를 효과적으로 추출할 수 있습니다.
본 문서에서는 문서 간 유사도의 개념, 주요 계산 방법, 사용 사례, 그리고 각 방법의 장단점을 체계적으로 설명합니다.
유사도 계산의 목적과 중요성
의미 기반 정보 처리의 필요성
현대 정보 시스템에서는 수많은 텍스트 데이터가 생성되고 있습니다. 단순히 키워드가 일치하는지를 기준으로 문서를 비교하는 전통적인 방법은 의미적 유사성을 반영하지 못하기 때문에 한계가 있습니다. 예를 들어, "자동차"와 "차량"은 다른 단어이지만 의미상 매우 유사합니다. 문서 간 유사도 기술은 이러한 의미적 유사성을 포착하여 더 정확한 정보 처리를 가능하게 합니다.
주요 응용 분야
- 검색 엔진: 사용자의 질의와 관련된 문서를 정확히 반환
- 문서 군집화: 유사한 주제의 문서를 그룹화 (예: 뉴스 카테고리 분류)
- 중복 감지: 유사하거나 동일한 내용의 문서 식별
- 추천 시스템: 사용자 관심사와 유사한 문서 추천
- 변경 이력 분석: 문서 수정 전후의 차이 정도 평가
유사도 계산의 주요 방법
문서 간 유사도는 다양한 방식으로 계산할 수 있으며, 각 방법은 전처리 방식, 벡터화 기법, 유사도 측정 지표에 따라 달라집니다.
1. 벡터 공간 모델 (Vector Space Model, VSM)
가장 기초적인 접근 방식으로, 문서를 단어의 출현 빈도 기반의 벡터로 표현합니다.
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency):
- 각 단어의 중요도를 문서 내 빈도(TF)와 전체 문서 집합에서의 희귀성(IDF)의 곱으로 계산
-
문서는 고차원 벡터 공간의 한 점으로 표현됨
-
유사도 측정 지표:
- 코사인 유사도(Cosine Similarity): 두 벡터 간의 각도를 기반으로 유사도를 계산
[
\text{similarity} = \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{|A| |B|}
]
- 값의 범위: -1(완전 반대) ~ 1(완전 유사), 일반적으로 0~1 사용
✅ 장점: 계산이 간단하고 해석이 용이
❌ 단점: 의미적 유사성 반영 부족 (의미는 다르지만 단어가 겹칠 경우 오류 발생)
2. 임베딩 기반 방법
의미를 고려한 벡터 표현을 사용하여 더 정교한 유사도 계산이 가능합니다.
Word2Vec, GloVe 기반
- 각 단어를 의미 벡터로 임베딩한 후, 문서 내 단어 벡터의 평균(또는 가중 평균)으로 문서 벡터 생성
- 이후 코사인 유사도를 계산
✅ 장점: 의미적 유사성 반영 가능
❌ 단점: 단어 순서 무시, 다의어 문제 해결 어려움
문장/문서 임베딩 (Sentence-BERT, Doc2Vec)
- Doc2Vec: 문서 전체를 하나의 벡터로 학습 (Word2Vec의 확장)
- Sentence-BERT (SBERT): BERT 기반 모델로 문장 또는 문서를 고정 길이의 의미 벡터로 인코딩
- 예:
"이 차는 빠르다"와"속도가 뛰어난 자동차"는 유사한 벡터를 가짐
# 예시: Sentence-BERT를 이용한 유사도 계산 (의사 코드)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
embeddings = model.encode(["문서 A 내용", "문서 B 내용"])
similarity = cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[1])
✅ 장점: 의미적 유사성 뛰어남, 문맥 반영
❌ 단점: 계산 비용 높음, 학습/추론에 리소스 필요
유사도 측정 지표 비교
| 방법 | 기반 기술 | 의미 반영 | 계산 효율 | 주요 사용처 |
|---|---|---|---|---|
| TF-IDF + 코사인 | 빈도 기반 | 낮음 | 높음 | 검색, 중복 탐지 |
| Word2Vec 평균 | 분산 표현 | 중간 | 중간 | 기초 의미 분석 |
| Doc2Vec | 문서 임베딩 | 중간~높음 | 중간 | 문서 분류 |
| Sentence-BERT | 변형형 트랜스포머 | 높음 | 낮음 | 정밀한 의미 비교 |
실제 활용 사례
1. 고객 지원 챗봇
고객 문의 내용과 기존 FAQ 문서 간 유사도를 계산하여 가장 관련성 높은 답변을 자동으로 제시.
2. 학술 논문 추천
새로 제출된 논문과 기존 논문 간 유사도를 분석하여 관련 연구를 추천.
3. 뉴스 요약 및 군집화
비슷한 사건을 다룬 뉴스 기사들을 자동으로 묶어 하나의 주제로 요약.
참고 자료 및 관련 문서
- Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- Reimers, N. & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
- 관련 문서: TF-IDF, 임베딩 (자연어 처리), 코사인 유사도
문서 간 유사도는 자연어 처리의 핵심 기술로서, 단순한 텍스트 비교를 넘어 의미 기반 정보 처리의 기반을 제공합니다. 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 인간 수준의 언어 이해가 가능해지고 있으며, 향후 인공지능 기반 콘텐츠 분석 시스템의 핵심 요소로 계속 진화할 것입니다.
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