Word2Vec
Word2Vec
개요
Word2Vec은 자연 처리(NLP)야에서 널리 사용되는 단어 임베딩(word embedding) 기법 중 하나로, 단어를 고차원 벡터 공간에 실수 벡터로 표현하는 모델입니다. 이 기법 2013년 구글의 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 그의 동료들이 개하였으며, 기존의 복잡하고 계산 비용이 높은 언어 모델에 비해 간단하면서도 뛰어난 성능을 보여 큰 주목을 받았습니다.
Word2Vec의 핵심 아이디어는 "유사한 의미를 가진 단어는 유사한 벡터 표현을 가진다"는 분포 가설(distributional hypothesis)에 기반합니다. 즉, 단어의 의미는 그 단어가 사용되는 문맥(context)에 의해 결정된다는 언어학적 원리입니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 각 단어를 고정 길이의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하며, 이 벡터는 단어 간의 의미적 및 문법적 유사성을 수치적으로 표현할 수 있습니다.
예를 들어, "왕" - "남자" + "여자" ≈ "여왕"과 같은 벡터 연산이 가능해지며, 이는 단어 간의 관계를 수학적으로 탐색할 수 있게 해줍니다.
작동 원리
Word2Vec은 두 가지 주요 아키텍처를 제공합니다:
1. CBOW (Continuous Bag of Words)
- 입력: 주변 단어들(문맥)
- 출력: 중심 단어(타겟 단어)
- CBOW는 주어진 문맥 단어들을 기반으로 중심 단어를 예측하는 모델입니다.
- 예: "The cat ___ on the mat" → 빈칸에 들어갈 단어를 주변 단어들("The", "cat", "on", "the", "mat")로 예측
- 계산이 빠르고, 빈도가 높은 단어에 잘 작동함
2. Skip-Gram
- 입력: 중심 단어
- 출력: 주변 단어들(문맥)
- Skip-Gram은 중심 단어를 기반으로 주변 단어들을 예측합니다.
- 예: "cat" → 주변에 나올 가능성이 높은 단어들 예측 ("The", "sat", "on" 등)
- 희귀 단어에 더 강하며, 대규모 데이터셋에서 일반적으로 더 좋은 성능을 보임
두 모델 모두 신경망 기반의 구조를 사용하지만, 출력층에서 소프트맥스 계산이 비효율적이라는 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 기법들이 도입되었습니다:
- 계층적 소프트맥스(Hierarchical Softmax): 출력층의 계산을 이진 트리로 구현하여 계산 복잡도를 줄임
- 음성 샘플링(Negative Sampling): 실제 단어 외에 일부 "부정 샘플"만을 학습에 사용하여 계산 효율성 향상
수학적 기초
Word2Vec은 각 단어를 벡터로 매핑하는 임베딩 행렬 ( W \in \mathbb{R}^{V \times d} )를 학습합니다. 여기서:
- ( V ): 어휘 사전의 크기
- ( d ): 임베딩 차원 (보통 100~300 차원 사용)
예를 들어, Skip-Gram 모델은 다음과 같은 목적 함수를 최대화하려고 합니다:
[ \max \sum_{(w, c) \in D} \log P(c|w) ]
여기서 ( w )는 중심 단어, ( c )는 문맥 단어, ( D )는 훈련 데이터 쌍의 집합입니다. 조건부 확률 ( P(c|w) )는 다음과 같이 정의됩니다:
[ P(c|w) = \frac{\exp(\mathbf{v}c \cdot \mathbf{v}_w)}{\sum{c' \in V} \exp(\mathbf{v}_{c'} \cdot \mathbf{v}_w)} ]
여기서 ( \mathbf{v}_w )는 중심 단어의 벡터, ( \mathbf{v}_c )는 문맥 단어의 벡터입니다.
주요 특징과 장점
- 의미적 유사성 포착: 유사한 단어는 벡터 공간에서 가까운 위치에 배치됨 (예: "king" ≈ "queen", "car" ≈ "truck")
- 관계 추론 가능: 벡터 연산을 통해 단어 간 관계를 탐색 가능
예: ( \text{vec("king")} - \text{vec("man")} + \text{vec("woman")} \approx \text{vec("queen")} ) - 차원 축소: 고차원의 원-핫 인코딩 대비 효율적인 표현
- 전이 학습 가능: 사전 훈련된 임베딩을 다양한 NLP 태스크에 재사용 가능
활용 사례
Word2Vec은 다음과 같은 다양한 자연어 처리 태스크에서 기초 자료로 사용됩니다:
또한, Word2Vec 기반의 사전 훈련된 모델(예: Google News에서 학습된 300차원 임베딩)은 공개되어 있어 연구 및 산업계에서 널리 활용되고 있습니다.
한계 및 후속 기법
Word2Vec은 혁신적인 기법이었지만 몇 가지 한계를 가집니다:
- 다의어 처리 미흡: 동일한 단어에 여러 의미가 있어도 하나의 벡터만 생성함 (예: "bank"는 은행/강가 둘 다 가능)
- 문맥 고려 부족: 문장 내 위치나 문법적 역할을 무시
- 고정된 벡터: 단어 하나에 대해 문맥에 따라 달라지는 표현이 불가능
이러한 한계를 극복하기 위해 후속 기법들이 등장했습니다:
- GloVe (Global Vectors for Word Representation): 통계적 동시 등장 행렬 기반
- FastText: 서브워드(subword) 정보를 활용하여 접두사/접미사도 학습
- ELMo, BERT: 문맥에 따라 달라지는 동적 임베딩 제공
참고 자료 및 관련 문서
- Mikolov, T., et al. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space"
- Mikolov, T., et al. (2013). "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality"
- Google Word2Vec 공식 GitHub 저장소
- 관련 기법: GloVe, FastText, BERT
Word2Vec은 자연어 처리의 패러다임을 바꾼 획기적인 기법으로, 이후의 다양한 임베딩 및 언어 모델 발전의 기초를 마련했습니다. 오늘날에도 간단하고 효율적인 베이스라인 모델로 자주 사용되며, NLP 학습의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.
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