Doc2Vec
Doc2Vec
Doc2Vec은 문서)를 고정된 차원의 밀 벡터(dense vector)로 변환하는 임베딩 기법으로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 문서 간의 의미적 유사도를 계산하거나 문서 분류, 군집화 등의 작업에 널리 사용됩니다. 이 기법은 단어를 벡터로 표현하는 Word2Vec의 확장판으로, 단어뿐만 아니라 전체 문서를 하나의 벡터로 표현할 수 있도록 설계되었습니다. Doc2Vec은 구글의 Tomas Mikolov 등이 제안한 모델로, Word2Vec의 두 가지 주요 아키텍처인 CBOW(Continuous Bag-of-Words)와 Skip-gram을 기반으로 발전되었습니다.
개요
자연어 처리에서 텍스트 데이터는 원시 텍스트 형태로는 머신러닝 모델에 직접 입력할 수 없습니다. 따라서 텍스트를 수치화하는 과정이 필수적이며, 이 과정 중 하나가 임베딩(Embedding)입니다. Word2Vec은 단어를 벡터로 임베딩하는 데 성공했지만, 문서 전체를 표현하는 데는 한계가 있었습니다. Doc2Vec은 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술로, 문서 ID(또는 태그)를 추가하여 문서 전체의 의미를 포착할 수 있도록 합니다.
Doc2Vec은 문서를 벡터로 변환함으로써 다음과 같은 작업에 활용될 수 있습니다:
모델 구조
Doc2Vec은 두 가지 주요 변형 모델로 구성됩니다:
1. PV-DM (Distributed Memory Model of Paragraph Vectors)
PV-DM은 Word2Vec의 CBOW 모델과 유사한 구조를 가집니다. 이 모델은 문서 벡터(또는 문단 벡터)와 주변 단어들을 함께 사용하여 현재 단어를 예측합니다. 각 문서는 고유한 태그(tag)를 가지며, 이 태그는 단어 벡터와 함께 입력층에 포함됩니다.
- 입력: 문서 태그 + 주변 단어들
- 출력: 현재 위치의 단어 예측
- 특징: 문서의 전역적 의미를 잘 반영함
2. PV-DBOW (Distributed Bag of Words of Paragraph Vectors)
PV-DBOW는 Word2Vec의 Skip-gram 모델과 유사합니다. 이 모델은 문서 벡터만을 사용하여 문서 내에 등장하는 단어들을 예측합니다. 즉, 문맥 정보 없이 문서 벡터로부터 단어를 재구성하는 방식입니다.
- 입력: 문서 태그
- 출력: 문서 내의 단어 예측
- **특징 계산 비용이 낮고, 대규모 데이터에 적합
두 모델은 각각 장단점이 있으며, 실무에서는 종종 두 모델을 결합하거나 성능을 비교하여 선택합니다.
학습 과정
Doc2Vec의 학습 과정은 다음과 같은 단계를 따릅니다:
- 데이터 전처리:
- 텍스트 정제 (소문자 변환, 특수문자 제거 등)
- 토큰화 (형태소 분석 또는 단순 공백 기반 분리)
-
문서에 고유한 태그 부여 (예:
DOC_001,DOC_002) -
모델 초기화:
- 벡터 차원 설정 (예: 100, 300차원)
-
윈도우 크기, 학습률, 반복 횟수(epoch) 등의 하이퍼파라미터 설정
-
학습 실행:
- 각 단어와 문서 태그에 대한 벡터를 동시에 학습
-
예: PV-DM에서는 문서 태그와 주변 단어를 입력으로 사용하여 중심 단어 예측
-
벡터 추출:
- 학습 후 각 문서는 고정된 길이의 벡터로 표현됨
- 이 벡터는 문서의 의미적 특성을 반영
예시 코드 (Python, gensim 라이브러리 사용):
from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
# 문서 데이터 준비
documents = [
["this", "is", "a", "sample", "document"],
["another", "example", "of", "a", "document"]
]
tagged_data = [TaggedDocument(words=doc, tags=[f'DOC_{i}']) for i, doc in enumerate(documents)]
# 모델 학습
model = Doc2Vec(vector_size=100, window=2, min_count=1, workers=4, epochs=40)
model.build_vocab(tagged_data)
model.train(tagged_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
# 문서 벡터 추출
doc_vector = model.dv['DOC_0']
장점과 한계
장점
- 문서 전체의 의미를 포착: 단어의 순서를 고려하지 않지만, 문서 수준의 의미를 효과적으로 임베딩
- 고정 차원 벡터 생성: 다양한 길이의 문서를 동일한 차원으로 변환
- 비지도 학습: 레이블이 없어도 학습 가능
- 다양한 응용 가능성: 분류, 유사도 측정, 군집화 등에 활용 가능
한계
- 문서 간의 구조적 차이 반영 어려움: 문장 순서나 구조적 맥락을 완전히 반영하지 못함
- 짧은 문서에서 성능 저하: 짧은 텍스트는 의미를 잘 포착하기 어려움
- 계산 비용: 대규모 문서 집합에서는 학습 시간이 길어질 수 있음
- 하이퍼파라미터 민감성: 윈도우 크기, 벡터 차원 등에 따라 성능이 크게 달라짐
활용 사례
- 감성 분석: 영화 리뷰나 제품 후기를 벡터화하여 긍정/부정 분류
- 뉴스 문서 분류: 주제별 뉴스 문서를 자동 분류
- 유사 문서 추천: 사용자 관심 문서와 유사한 문서를 추천
- 특허 문서 분석: 기술 문서 간 유사도 분석을 통한 특허 검색
관련 기술 및 후속 모델
Doc2Vec 이후 다양한 문서 임베딩 기술이 등장했습니다:
- Sentence-BERT (SBERT): BERT 기반으로 문장/문서를 더 정교하게 임베딩
- Universal Sentence Encoder (USE): 구글에서 개발한 멀티태스크 기반 문서 인코더
- TF-IDF + SVD: 전통적인 방법이지만 여전히 유용
- BERT-based Document Embeddings:
[CLS]토큰의 출력을 문서 벡터로 사용
이러한 모델들은 Doc2Vec보다 더 정확한 의미 표현이 가능하지만, 계산 비용이 높고 실시간 처리에 어려움이 있는 경우가 많습니다. 따라서 가벼운 모델이 필요한 환경에서는 여전히 Doc2Vec이 유용합니다.
참고 자료
- Mikolov, T. et al. (2014). Distributed Representations of Sentences and Documents. Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML).
- Gensim Documentation: https://radimrehurek.com/gensim/
- Le, Q., & Mikolov, T. (2014). Distributed representations of sentences and documents. ICML 2014.
Doc2Vec은 자연어 처리의 기초이자 핵심 기술로서, 단순하면서도 강력한 문서 표현 능력을 제공합니다. 최신 트랜스포머 기반 모델이 등장했지만, 리소스 제약 환경이나 대규모 데이터 처리 시 여전히 중요한 위치를 차지하고 있습니다.
이 문서는 AI 모델(qwen-3-235b-a22b-instruct-2507)에 의해 생성된 콘텐츠입니다.
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