TF-IDF 가중 평균 임베딩

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익명

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2025.09.16

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TF-IDF 가중 평균베딩

개요

-IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 반영한 문맥 기반 벡터를 생성. 특히 단순한 평균 임베딩(Average Embedding)의 한계를 보완하기 위해 제안된 기법으로, 자주 등장하지만 의미 기여도가 낮은 단어(예: ‘의’, ‘가’, ‘은’)의 영향을 줄이고, 문서의 핵심 의미를 더 정확하게 포착할 수 있습니다.

이 문서에서는 TF-IDF 가중 평균 임베딩의 개념, 동작 원리, 장단점, 구현 방법 및 활용 사례를 다룹니다.

개념과 동작 원리

TF-IDF란?

TF-IDF는 Term Frequency-Inverse Document Frequency의 약자로, 특정 단어가 하나의 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지(TF), 그리고 전체 문서 집합(corpus)에서 얼마나 드물게 등장하는지(IDF)를 곱하여 단어의 상대적 중요도를 계산하는 통계적 수치입니다.

TF(term frequency): 문서 내에서 특정 단어가 등장하는 빈도
IDF(inverse document frequency): 전체 문서에서 해당 단어가 등장하는 문서 수의 역수 (드물수록 높은 값)

[ \text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t)}\right) ]

여기서 ( t )는 단어, ( d )는 문서, ( N )은 전체 문서 수, ( \text{DF}(t) )는 단어 ( t )가 등장한 문서 수입니다.

가중 평균 임베딩

가중 평균 임베딩은 각 단어의 벡터 표현(예: Word2Vec, GloVe, FastText)을 TF-IDF 값으로 가중하여 평균을 계산하는 방식입니다. 일반적인 평균 임베딩은 모든 단어를 동일하게 취급하지만, TF-IDF 가중치를 적용하면 의미적으로 중요한 단어에 더 큰 비중을 줄 수 있습니다.

수식으로 표현하면:

[ \vec{v}d = \frac{\sum{t \in d} \text{TF-IDF}(t, d) \times \vec{e}t}{\sum{t \in d} \text{TF-IDF}(t, d)} ]

여기서 ( \vec{e}_t )는 단어 ( t )의 사전 학습된 임베딩 벡터입니다.

구현 과정

TF-IDF 가중 평균 임베딩을 구현하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다:

코퍼스 준비: 문장 또는 문서의 집합을 준비합니다.
TF-IDF 계산: [scikit-learn](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/Python/scikit-learn)의 TfidfVectorizer 등을 사용하여 각 단어의 TF-IDF 값을 계산합니다.
임베딩 로드: 사전 학습된 단어 임베딩 모델(예: Word2Vec, GloVe)을 로드합니다.
가중 평균 계산:
문서 내 각 단어에 대해 TF-IDF 가중치와 임베딩 벡터를 곱합니다.
가중합을 구한 후, 전체 가중치의 합으로 나누어 정규화합니다.
결과 벡터 반환: 각 문서에 대해 하나의 고정 길이 벡터를 생성합니다.

코드 예시 (Python)

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

# 예시 문장들
sentences = [
    "자연어 처리는 흥미로운 기술입니다",
    "머신 러닝과 자연어 처리는 밀접한 관련이 있습니다"
]

# TF-IDF 계산
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda x: x.split())
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(sentences)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# 가정: word_embeddings는 단어 -> 벡터 매핑 딕셔너리
word_embeddings = {
    "자연어": np.random.rand(50),
    "처리": np.random.rand(50),
    "흥미로운": np.random.rand(50),
    "기술": np.random.rand(50),
    "머신": np.random.rand(50),
    "러닝": np.random.rand(50),
    "밀접한": np.random.rand(50),
    "관련": np.random.rand(50),
    "있습니다": np.random.rand(50),
    "는": np.random.rand(50),
    "과": np.random.rand(50),
    "기": np.random.rand(50)
}

def get_tfidf_weighted_embedding(sentence, tfidf_vector, feature_names, word_embeddings, dim=50):
    words = sentence.split()
    embedding = np.zeros(dim)
    weight_sum = 0.0

    for word, score in zip(feature_names, tfidf_vector.toarray()[0]):
        if word in words and word in word_embeddings:
            embedding += score * word_embeddings[word]
            weight_sum += score

    if weight_sum != 0:
        embedding /= weight_sum
    return embedding

# 각 문장에 대해 임베딩 생성
sentence_vectors = []
for i, sentence in enumerate(sentences):
    vec = get_tfidf_weighted_embedding(sentence, tfidf_matrix[i], feature_names, word_embeddings    sentence_vectors.append(vec)

장점과 한계

장점

의미 중심 벡터 생성: 빈번하지만 의미가 약한 단어의 영향을 줄여 문서의 핵심 의미를 더 잘 반영합니다.
간단하고 해석 가능: 복잡한 신경망 모델 없이도 효과적인 문장 벡터를 생성할 수 있습니다.
적은 자모: 사전 학습된 임베딩만 있으면 빠르게 구현 가능하며, 추론 비용이 낮습니다.

한계

단어 순서 무시: BoW(Bag-of-Words) 기반 기법이므로 단어의 순서와 문법 구조를 반영하지 못합니다.
유의어 처리 어려움: 동의어나 유의어 간의 유사성을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.
임베딩 범위 제한: 사전에 없는 단어(OOV: Out-of-Vocabulary)는 처리 불가능합니다.

활용 사례

TF-IDF 가중 평균 임베딩은 다음과 같은 NLP 작업에서 유용하게 사용됩니다:

문서 유사도 계산: 두 문서 간의 코사인 유사도를 계산하여 유사한 문서를 검색.
텍스트 분류: 간단한 분류 모델의 입력 벡터로 활용 (예: 감성 분석, 주제 분류).
정보 검색(IR): 질의와 문서 간의 관련성 평가.
클러스터링: 문서 군집화를 위한 입력 벡터로 사용.

참고 자료

Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.
Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation.
Arora, S., Liang, Y., & Ma, T. (2016). A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings (SIF 논문).
Scikit-learn 문서: TfidfVectorizer

이 기법은 고급 모델이 도입되기 전까지 간단하면서도 강력한 베이스라인으로 널리 사용되었으며, 오늘날에도 제한된 자원 환경에서의 실용적 솔루션으로 가치를 지니고 있습니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# TF-IDF 가중 평균베딩

## 개요

-IDF 가중 평균 임딩(TF-IDF Weighted Averageding)은 자연처리(NLP)에서나 문장의 의미를 수치터로 표현하기 위한 대표적인 기술 중 하나입니다. 방법은 단어 임베딩(word)과 TF-IDF(term-inverse document frequency)중치를 결합하여, 문서 내 각 단어의도를 반영한 문맥 기반 벡터를 생성. 특히 단순한 평균 임베딩(Average Embedding)의 한계를 보완하기 위해 제안된 기법으로, 자주 등장하지만 의미 기여도가 낮은 단어(예: ‘의’, ‘가’, ‘은’)의 영향을 줄이고, 문서의 핵심 의미를 더 정확하게 포착할 수 있습니다.

이 문서에서는 TF-IDF 가중 평균 임베딩의 개념, 동작 원리, 장단점, 구현 방법 및 활용 사례를 다룹니다.

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## 개념과 동작 원리

### TF-IDF란?

TF-IDF는 **Term Frequency-Inverse Document Frequency**의 약자로, 특정 단어가 하나의 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지(TF), 그리고 전체 문서 집합(corpus)에서 얼마나 드물게 등장하는지(IDF)를 곱하여 단어의 상대적 중요도를 계산하는 통계적 수치입니다.

- **TF(term frequency)**: 문서 내에서 특정 단어가 등장하는 빈도
- **IDF(inverse document frequency)**: 전체 문서에서 해당 단어가 등장하는 문서 수의 역수 (드물수록 높은 값)

\[
\text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t)}\right)
\]

여기서 \( t \)는 단어, \( d \)는 문서, \( N \)은 전체 문서 수, \( \text{DF}(t) \)는 단어 \( t \)가 등장한 문서 수입니다.

### 가중 평균 임베딩

가중 평균 임베딩은 각 단어의 벡터 표현(예: Word2Vec, GloVe, FastText)을 TF-IDF 값으로 가중하여 평균을 계산하는 방식입니다. 일반적인 평균 임베딩은 모든 단어를 동일하게 취급하지만, TF-IDF 가중치를 적용하면 의미적으로 중요한 단어에 더 큰 비중을 줄 수 있습니다.

수식으로 표현하면:

\[
\vec{v}_d = \frac{\sum_{t \in d} \text{TF-IDF}(t, d) \times \vec{e}_t}{\sum_{t \in d} \text{TF-IDF}(t, d)}
\]

여기서 \( \vec{e}_t \)는 단어 \( t \)의 사전 학습된 임베딩 벡터입니다.

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## 구현 과정

TF-IDF 가중 평균 임베딩을 구현하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. **코퍼스 준비**: 문장 또는 문서의 집합을 준비합니다.
2. **TF-IDF 계산**: `scikit-learn`의 `TfidfVectorizer` 등을 사용하여 각 단어의 TF-IDF 값을 계산합니다.
3. **임베딩 로드**: 사전 학습된 단어 임베딩 모델(예: Word2Vec, GloVe)을 로드합니다.
4. **가중 평균 계산**:
   - 문서 내 각 단어에 대해 TF-IDF 가중치와 임베딩 벡터를 곱합니다.
   - 가중합을 구한 후, 전체 가중치의 합으로 나누어 정규화합니다.
5. **결과 벡터 반환**: 각 문서에 대해 하나의 고정 길이 벡터를 생성합니다.

### 코드 예시 (Python)

```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

# 예시 문장들
sentences = [
    "자연어 처리는 흥미로운 기술입니다",
    "머신 러닝과 자연어 처리는 밀접한 관련이 있습니다"
]

# TF-IDF 계산
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda x: x.split())
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(sentences)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# 가정: word_embeddings는 단어 -> 벡터 매핑 딕셔너리
word_embeddings = {
    "자연어": np.random.rand(50),
    "처리": np.random.rand(50),
    "흥미로운": np.random.rand(50),
    "기술": np.random.rand(50),
    "머신": np.random.rand(50),
    "러닝": np.random.rand(50),
    "밀접한": np.random.rand(50),
    "관련": np.random.rand(50),
    "있습니다": np.random.rand(50),
    "는": np.random.rand(50),
    "과": np.random.rand(50),
    "기": np.random.rand(50)
}

def get_tfidf_weighted_embedding(sentence, tfidf_vector, feature_names, word_embeddings, dim=50):
    words = sentence.split()
    embedding = np.zeros(dim)
    weight_sum = 0.0

    for word, score in zip(feature_names, tfidf_vector.toarray()[0]):
        if word in words and word in word_embeddings:
            embedding += score * word_embeddings[word]
            weight_sum += score

    if weight_sum != 0:
        embedding /= weight_sum
    return embedding

# 각 문장에 대해 임베딩 생성
sentence_vectors = []
for i, sentence in enumerate(sentences):
    vec = get_tfidf_weighted_embedding(sentence, tfidf_matrix[i], feature_names, word_embeddings    sentence_vectors.append(vec)
```

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## 장점과 한계

### 장점

- **의미 중심 벡터 생성**: 빈번하지만 의미가 약한 단어의 영향을 줄여 문서의 핵심 의미를 더 잘 반영합니다.
- **간단하고 해석 가능**: 복잡한 신경망 모델 없이도 효과적인 문장 벡터를 생성할 수 있습니다.
- **적은 자모**: 사전 학습된 임베딩만 있으면 빠르게 구현 가능하며, 추론 비용이 낮습니다.

### 한계

- **단어 순서 무시**: BoW(Bag-of-Words) 기반 기법이므로 단어의 순서와 문법 구조를 반영하지 못합니다.
- **유의어 처리 어려움**: 동의어나 유의어 간의 유사성을 정확히 반영하지 못할 수 있습니다.
- **임베딩 범위 제한**: 사전에 없는 단어(OOV: Out-of-Vocabulary)는 처리 불가능합니다.

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## 활용 사례

TF-IDF 가중 평균 임베딩은 다음과 같은 NLP 작업에서 유용하게 사용됩니다:

- **문서 유사도 계산**: 두 문서 간의 코사인 유사도를 계산하여 유사한 문서를 검색.
- **텍스트 분류**: 간단한 분류 모델의 입력 벡터로 활용 (예: 감성 분석, 주제 분류).
- **정보 검색(IR)**: 질의와 문서 간의 관련성 평가.
- **클러스터링**: 문서 군집화를 위한 입력 벡터로 사용.

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## 관련 기술 및 대안

- **평균 임베딩 (Average Embedding)**: TF-IDF 가중치 없이 단순 평균.
- **SIF (Smooth Inverse Frequency)**: TF-IDF의 변형으로, 공통적인 단어의 영향을 더 효과적으로 제거.
- **BERT 기반 임베딩**: 문맥을 반영한 최신 모델로, 순서와 의미를 더 정확히 포착하지만 계산 비용이 큼.

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## 참고 자료

- Mikolov, T. et al. (2013). *Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space*.  
- Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. (2014). *GloVe: Global Vectors for Word Representation*.  
- Arora, S., Liang, Y., & Ma, T. (2016). *A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings* (SIF 논문).  
- Scikit-learn 문서: [TfidfVectorizer](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html)

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이 기법은 고급 모델이 도입되기 전까지 간단하면서도 강력한 베이스라인으로 널리 사용되었으며, 오늘날에도 제한된 자원 환경에서의 실용적 솔루션으로 가치를 지니고 있습니다.

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