희소성
요
자연어처리(NLP Natural Language Processing) 분야 희소성(sparsity)은 언어 데이터의 중요한 특 중 하나로, 고차원 벡터 공간에서 대부분의 요소가 0인 현상을 의미합니다. 이 특히 단어를 수 형태로 표현하는 임베딩(embedding) 기술의 초기 단계인 희소 표현(sparse representation)에서 두드러지게 나타납니다. 희소성은 언어의 구조적 특성과 데이터 효율성 측면에서 핵심적인 개념이며, 임베딩 기술의 발전과 밀접한 관련이 있습니다.
이 문서에서는 자연어처리에서의 희소성 개념을 명확히 정의하고, 그 원인과 문제점, 그리고 이를 해결하기 위한 밀집 표현(dense representation)으로의 전환 과정을 설명합니다. 또한 희소성과 밀집 임베딩의 비교를 통해 현대 NLP에서 희소성의 역할과 한계를 분석합니다.
희소성의 정의와 원인
희소 표현이란?
희소 표현은 각 단어나 문장을 고차원의 벡터로 표현할 때, 벡터 내 대부분의 요소가 0이고, 단 하나 또는 소수의 요소만이 1 또는 특정 값을 가지는 방식입니다. 대표적인 예로는 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)이 있습니다.
예를 들어, 어휘 집합이 {사과, 바나나, 오렌지, 포도}라면 각 단어는 다음과 같이 표현됩니다:
- 사과: [1, 0, 0, 0]
- 바나나: [0, 1, 0, 0]
- 오렌지: [0, 0, 1, 0]
- 포도: [0, 0, 0, 1]
이처럼 벡터의 차원은 어휘의 크기와 동일하며, 단어 하나당 하나의 1만 존재하고 나머지는 모두 0입니다. 이는 매우 희소한 벡터(sparse vector)를 생성합니다.
희소성의 원인
- 고차원성: 자연어의 어휘는 수만에서 수십만 단어에 이르며, 이를 그대로 벡터화하면 차원이 매우 커집니다.
- 단어 간 독립성 가정: 원-핫 인코딩은 단어를 완전히 독립된 심볼로 취급하여 의미적 유사성이나 관계를 반영하지 않습니다.
- 문서 내 단어 빈도의 불균형: 특정 문서에는 전체 어휘 중 일부 단어만 등장하므로, 문서를 벡터화할 때도 대부분의 차원은 0이 됩니다.
희소성의 문제점
희소 표현은 단순하고 직관적이지만, 다음과 같은 여러 문제점을 내포하고 있습니다.
1. 계산 효율성 저하
- 벡터의 차원이 매우 크기 때문에 저장 및 연산 비용이 증가합니다.
- 행렬 연산에서 0이 많은 희소 행렬(sparse matrix)은 압축 저장이 가능하지만, 딥러닝 모델과의 통합에서 비효율적입니다.
2. 의미 정보 부족
- 희소 벡터는 단어의 의미적 유사성을 반영하지 않습니다. 예를 들어, "고양이"와 "개"는 모두 동물이지만, 원-핫 인코딩에서는 이 둘의 벡터는 정확히 동일한 거리(유클리드 거리 √2)를 가지며, 아무런 유사성도 포착되지 않습니다.
- 의미 풍부성(semantic richness)이 결여되어, 문맥적 유사성, 유의어, 상위 개념 등을 학습하기 어렵습니다.
3. 차원의 저주 (Curse of Dimensionality)
- 고차원 공간에서는 데이터 포인트들이 서로 멀리 떨어져 있어 유사도 계산이 비현실적입니다.
- 모델이 일반화하기 어려워지고, 과적합(overfitting) 위험이 증가합니다.
희소성 극복: 밀집 임베딩으로의 전환
현대 자연어처리는 희소 표현의 한계를 극복하기 위해 밀집 임베딩(dense embedding)을 사용합니다. 밀집 임베딩은 비교적 낮은 차원(예: 50~300차원)의 실수 벡터로 단어를 표현하며, 대부분의 요소가 0이 아닌 값을 가집니다.
대표적인 밀집 임베딩 기법
| 기법 | 설명 |
|---|---|
| Word2Vec | 문맥 기반으로 단어의 의미를 학습. CBOW와 Skip-gram 모델 사용 |
| GloVe | 전역적인 단어 동시 등장 통계를 기반으로 벡터 생성 |
| FastText | 서브워드 정보(subword)를 활용하여 유의미한 벡터 생성, 미등장어(OOV) 처리 가능 |
예를 들어, "고양이"와 "개"는 밀집 임베딩 공간에서 유사한 방향으로 위치하게 되며, 유클리드 거리나 코사인 유사도를 통해 의미적 유사성을 정량화할 수 있습니다.
밀집 임베딩의 장점
- 차원 축소: 수만 차원에서 수백 차원으로 축소되어 저장 및 계산 효율 향상
- 의미 보존: 유사한 의미의 단어들이 벡터 공간에서 가까이 위치
- 문맥 반영: 동일 단어라도 문맥에 따라 다른 벡터를 가질 수 있음 (예: ELMo, BERT)
참고 자료 및 관련 문서
- Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
- Pennington, J. et al. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation
- Bojanowski, P. et al. (2017). Enriching Word Vectors with Subword Information
관련 문서
- [[임베딩]]
- [[원-핫 인코딩]]
- [[Word2Vec]]
- [[BERT]]
- [[자연어처리]]
희소성은 자연어처리의 초기 단계에서 불가피한 특성이었으나, 밀집 임베딩 기술의 발전을 통해 점차 극복되어 왔습니다. 오늘날 희소성은 주로 TF-IDF, 카운트 벡터화 등 전통적인 텍스트 분류 기법에서 일부 활용되지만, 딥러닝 기반 모델에서는 밀집 표현이 표준이 되었습니다.
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