Global Vectors for Word Representation

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.10
조회수
1
버전
v1
기술 → 자연어처리 → 언어 모델링
GloVe 단어 임베딩 자연어처리 동시 등장 행렬 분포 가설

Global Vectors for Word RepresentationGlobal Vectors for Word RepresentationGloVe) 단어를 고차 벡터 공간에 표현하는 대표적인 언어 모델링 기법** 중 하나로, 단어 간의 의미적 관계를 수치적으로 포착하는 데 목적을 둔다. GloVe는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 기반하여, "비슷한 문맥에서 등장하는 단어는 비슷한 의미를 갖는다"는 원리를 활용한다. 이 기법은 구글의 Word2Vec과 더불어 자연어처리(NLP) 분야에서 널리 사용되는 단어 임베딩 기법으로, 특히 전역적인 통계 정보를 효과적으로 활용한다는 점에서 차별화된다.

개요

GloVe는 스탠퍼드 대학교의 제프리 펜닝턴(Jeffrey Pennington), 리처드 소처(Richard Socher), 크리스토퍼 맨닝(Christopher D. Manning)이 2014년에 제안한 단어 임베딩 알고리즘이다. 이 방법은 단어의 동시 등장(co-occurrence) 행렬을 기반으로 하며, 단어 쌍 간의 등장 빈도를 분석하여 의미적 유사성을 학습한다. GloVe의 핵심 아이디어는 단어 간의 비율 기반 확률 정보를 사용하여 벡터 표현을 도출하는 것이다.

GloVe는 단순히 인접한 단어를 예측하는 방식(Skip-gram 등)이 아니라, 전체 코퍼스(corpus)의 통계적 분포를 직접적으로 모델링함으로써 전역 정보(global context)를 효과적으로 반영할 수 있다.

원리 및 수학적 기반

동시 등장 행렬 (Co-occurrence Matrix)

GloVe는 텍스트 코퍼스에서 각 단어가 다른 단어와 함께 얼마나 자주 등장하는지를 기록한 동시 등장 행렬 $ X $를 구성한다. 이 행렬의 원소 $ X_{ij} $는 단어 $ i $가 단어 $ j $의 주변에 등장한 횟수를 의미한다. 이 때, 주변은 일반적으로 특정 윈도우 크기(예: ±5 단어) 내의 문맥을 말한다.

목표 함수: 비율 기반 예측

GloVe는 단어 $ i $와 $ j $의 관계를 다음과 같은 조건부 확률 비율로 표현한다:

[ P_{ik} = \frac{X_{ik}}{X_i}, \quad \text{단어 } i \text{가 } k \text{와 함께 등장할 확률} ]

이때, 두 단어 $ i $와 $ j $의 관계는 다음 비율로 해석할 수 있다:

[ \frac{P_{ik}}{P_{jk}} = \frac{X_{ik}/X_i}{X_{jk}/X_j} ]

이 비율이 클수록 단어 $ i $가 $ k $와 관련이 있을 가능성이 $ j $보다 높다는 의미이다.

GloVe는 이 비율을 벡터 공간에서 다음과 같은 함수로 근사한다:

[ F(w_i, w_j, \tilde{w}_k) = \frac{\exp(w_i^T \tilde{w}_k)}{\exp(w_j^T \tilde{w}_k)} ]

여기서 $ w_i $는 단어 $ i $의 입력 벡터, $ \tilde{w}_k $는 단어 $ k $의 출력 벡터(또는 맥락 벡터)이다. 최종적으로 GloVe는 다음의 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습한다:

[ J = \sum_{i,j=1}^V f(X_{ij}) \left( w_i^T \tilde{w}j + b_i + \tilde{b}_j - \log X{ij} \right)^2 ]

  • $ V $: 어휘 크기
  • $ f(X_{ij}) $: 가중치 함수 (등장 빈도가 너무 크거나 작을 때 영향을 줄이기 위해 사용)
  • $ b_i, \tilde{b}_j $: 각 단어의 편향(bias) 항

이 손실 함수는 동시 등장 로그 빈도와 벡터 내적 간의 차이를 최소화하도록 설계되어 있다.

특징 및 장점

특징 설명
전역 정보 활용 전체 코퍼스의 동시 등장 통계를 사용하여 의미적 관계를 포착
효율적 학습 행렬 분해 기반으로 대규모 코퍼스에서도 비교적 빠르게 학습 가능
고정된 벡터 생성 학습 후 각 단어에 대해 고정된 벡터가 생성되며, 재사용이 용이
의미적 유사도 정확도 높음 Word2Vec과 비슷한 수준의 성능을 보이며, 일부 작업에서 우수함

GloVe vs Word2Vec

항목 GloVe Word2Vec
기반 동시 등장 행렬 분해 신경망 기반 예측 (Skip-gram, CBOW)
정보 활용 전역 통계 지역적 문맥 (주변 단어)
학습 방식 명시적 행렬 최적화 확률적 경사 하강법
계산 복잡도 상대적으로 낮음 반복 샘플링 필요, 느릴 수 있음

사용 사례 및 응용

GloVe 벡터는 다양한 자연어처리 작업에 활용된다:

GloVe는 학습된 벡터를 공개적으로 제공하며(Pub. Stanford NLP), 일반적으로 50차원, 100차원, 200차원, 300차원의 벡터가 사용된다. 예: [glove.6B.100d.txt](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC/%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4%EC%B2%98%EB%A6%AC%20%EB%8F%84%EA%B5%AC/glove.6B.100d.txt)는 위키피디아 60억 단어에서 학습된 100차원 벡터 파일.

제한점

  • 정적 임베딩: 단어 하나당 하나의 벡터만 생성하므로 다의어(예: "bank" = 강가 or 은행)를 구분하지 못함
  • 문맥 무시: 문장 내 위치나 문맥에 따라 의미가 달라지는 경우 반영 불가
  • 최신 모델 대비 성능 부족: BERT, RoBERTa 등 문맥 기반 임베딩(contextual embeddings) 모델에 비해 정확도가 낮음

참고 자료 및 관련 문서

GloVe는 단어 임베딩 기술의 발전 과정에서 중요한 전환점이 되었으며, 단순하면서도 강력한 통계 기반 접근 방식을 통해 자연어의 의미 구조를 효과적으로 모델링하는 데 기여했다. 현재는 더 발전된 모델들이 주류를 이루고 있지만, 교육, 연구, 경량화된 시스템에서는 여전히 널리 사용되고 있다.

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