n-그램 모델

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익명

작성일

2025.09.03

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n-그램 모델## 개요

n-그램 모델(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 n-1개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-그램은 단어나 문자 단위로 정의될 수 있으며, 특히 텍스트 생성, 음성 인식, 기계 번역, 철자 교정 등 다양한 응용 분야에서 활용된다.

n-그램 모델의 핵심 아이디어는 마르코프 가정(Markov assumption)에 기반한다. 즉, 어떤 단어의 등장 확률은 그 이전의 소수의 단어(최근 n-1개 단어)에만 의존한다는 가정이다. 이 가정을 통해 언어의 복잡한 의존성을 단순화하고 계산 가능하게 만든다.

n-그램의 정의와 종류

n-그램은 연속된 n개의 항목(단어, 음절, 문자 등)으로 구성된 부분 수열을 의미한다. 자연어 처리에서는 일반적으로 단어 단위 n-그램이 사용된다.

주요 종류

종류	n 값	설명	예시
유니그램 (Unigram)	1	각 단어의 등장 확률을 독립적으로 계산	"the", "cat", "runs"
바이그램 (Bigram)	2	현재 단어의 확률이 바로 이전 단어에 의존	"the cat", "cat runs"
트라이그램 (Trigram)	3	현재 단어의 확률이 이전 두 단어에 의존	"the cat runs"
4-그램 이상	≥4	더 긴 문맥을 반영하지만 데이터 부족 문제 발생 가능	"I saw the cat run"

예를 들어, 문장 "I love natural language processing"의 트라이그램은 다음과 같다: - (I, love, natural) - (love, natural, language) - (natural, language, processing)

확률 계산 방식

n-그램 모델은 조건부 확률을 기반으로 한다. 일반적으로, 문장 $ W = w_1, w_2, ..., w_m $의 등장 확률은 다음과 같이 근사된다:

[ P(W) = \prod_{i=1}^{m} P(w_i | w_{i-n+1}, ..., w_{i-1}) ]

예를 들어, 트라이그램 모델에서는:

[ P(\text{"the cat runs"}) \approx P(\text{the}) \times P(\text{cat}|\text{the}) \times P(\text{runs}|\text{the, cat}) ]

이 확률은 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 통해 계산된다:

[ P(w_i | w_{i-1}, w_{i-2}) = \frac{\text{count}(w_{i-2}, w_{i-1}, w_i)}{\text{count}(w_{i-2}, w_{i-1})} ]

즉, 특정 3-그램의 등장 횟수를 해당 바이그램의 등장 횟수로 나누어 확률을 구한다.

장점과 한계

장점

단순성과 해석 용이성: 모델 구조가 직관적이고 계산이 간단하다.
빠른 추론 속도: 실시간 응용(예: 자동 완성)에 적합하다.
소규모 데이터에서도 적용 가능: 딥러닝 기반 모델보다 적은 데이터로도 초기 구현 가능.

한계

희소성 문제(Sparsity): 특정 n-그램 조합이 학습 데이터에 등장하지 않으면 확률이 0이 되어 예측 불가.
문맥 길이 제한: 고정된 n 값으로 인해 장거리 의존성(long-range dependency)을 포착할 수 없다.
저장 공간 문제: n이 커질수록 가능한 n-그램의 수가 기하급수적으로 증가하여 메모리 사용량이 증가한다.

이 문제들을 해결하기 위해 다음과 같은 기법들이 사용된다:

스무딩(Smoothing): 라플라스 스무딩, 굿-튜링 스무딩, 케서-벨 스무딩 등
백오프(Backoff): 높은 차수의 n-그램이 없을 경우 낮은 차수 모델로 회귀
컷오프(Cut-off): 빈도가 낮은 n-그램을 무시

응용 분야

n-그램 모델은 다음과 같은 분야에서 여전히 유용하게 사용된다:

음성 인식: 음성에서 인식된 단어 시퀀스의 자연스러움을 평가
기 번역: 번역 후보의 언어적 자연스러움 점수 산정
텍스트 생성: 단순한 자동 생성 시스템
철자 및 문법 교정: 입력 문장의 확률을 계산하여 오류 탐지
정보 검색: 쿼리 확장 및 관련도 평가

참고 자료

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed.).
Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing.
Wikipedia: "N-gram" — https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram

관련 문서: 언어 모델, 통계적 언어 모델, 신경망 언어 모델

📝 마크다운 원본

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# n-그램 모델## 개요

**n-그램 모델**(n-gram model)은 자연어 처리(Natural Language Processing NLP) 분에서 언어의 확률적 구조를 모링하기 위해 널리 사용되는 통계 기반 언어 모델이다. 이 모델은 주어진 단어 시퀀스에서 다음 단어가 등장할 확률을 이전의 *n-1*개 단어를 기반으로 예측하는 방식을 취한다. n-그램은 단어나 문자 단위로 정의될 수 있으며, 특히 텍스트 생성, 음성 인식, 기계 번역, 철자 교정 등 다양한 응용 분야에서 활용된다.

n-그램 모델의 핵심 아이디어는 **마르코프 가정**(Markov assumption)에 기반한다. 즉, 어떤 단어의 등장 확률은 그 이전의 소수의 단어(최근 *n-1*개 단어)에만 의존한다는 가정이다. 이 가정을 통해 언어의 복잡한 의존성을 단순화하고 계산 가능하게 만든다.

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## n-그램의 정의와 종류

n-그램은 연속된 *n*개의 항목(단어, 음절, 문자 등)으로 구성된 부분 수열을 의미한다. 자연어 처리에서는 일반적으로 단어 단위 n-그램이 사용된다.

### 주요 종류

| 종류 | n 값 | 설명 | 예시 |
|------|------|------|------|
| 유니그램 (Unigram) | 1 | 각 단어의 등장 확률을 독립적으로 계산 | "the", "cat", "runs" |
| 바이그램 (Bigram) | 2 | 현재 단어의 확률이 바로 이전 단어에 의존 | "the cat", "cat runs" |
| 트라이그램 (Trigram) | 3 | 현재 단어의 확률이 이전 두 단어에 의존 | "the cat runs" |
| 4-그램 이상 | ≥4 | 더 긴 문맥을 반영하지만 데이터 부족 문제 발생 가능 | "I saw the cat run" |

예를 들어, 문장 *"I love natural language processing"*의 트라이그램은 다음과 같다:
- (I, love, natural)
- (love, natural, language)
- (natural, language, processing)

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## 확률 계산 방식

n-그램 모델은 조건부 확률을 기반으로 한다. 일반적으로, 문장 $ W = w_1, w_2, ..., w_m $의 등장 확률은 다음과 같이 근사된다:

\[
P(W) = \prod_{i=1}^{m} P(w_i | w_{i-n+1}, ..., w_{i-1})
\]

예를 들어, 트라이그램 모델에서는:

\[
P(\text{"the cat runs"}) \approx P(\text{the}) \times P(\text{cat}|\text{the}) \times P(\text{runs}|\text{the, cat})
\]

이 확률은 **최대우도 추정**(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 통해 계산된다:

\[
P(w_i | w_{i-1}, w_{i-2}) = \frac{\text{count}(w_{i-2}, w_{i-1}, w_i)}{\text{count}(w_{i-2}, w_{i-1})}
\]

즉, 특정 3-그램의 등장 횟수를 해당 바이그램의 등장 횟수로 나누어 확률을 구한다.

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## 장점과 한계

### 장점

- **단순성과 해석 용이성**: 모델 구조가 직관적이고 계산이 간단하다.
- **빠른 추론 속도**: 실시간 응용(예: 자동 완성)에 적합하다.
- **소규모 데이터에서도 적용 가능**: 딥러닝 기반 모델보다 적은 데이터로도 초기 구현 가능.

### 한계

1. **희소성 문제**(Sparsity): 특정 n-그램 조합이 학습 데이터에 등장하지 않으면 확률이 0이 되어 예측 불가.
2. **문맥 길이 제한**: 고정된 *n* 값으로 인해 장거리 의존성(long-range dependency)을 포착할 수 없다.
3. **저장 공간 문제**: *n*이 커질수록 가능한 n-그램의 수가 기하급수적으로 증가하여 메모리 사용량이 증가한다.

이 문제들을 해결하기 위해 다음과 같은 기법들이 사용된다:

- **스무딩**(Smoothing): 라플라스 스무딩, 굿-튜링 스무딩, 케서-벨 스무딩 등
- **백오프**(Backoff): 높은 차수의 n-그램이 없을 경우 낮은 차수 모델로 회귀
- **컷오프**(Cut-off): 빈도가 낮은 n-그램을 무시

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## 응용 분야

n-그램 모델은 다음과 같은 분야에서 여전히 유용하게 사용된다:

- **음성 인식**: 음성에서 인식된 단어 시퀀스의 자연스러움을 평가
- **기 번역**: 번역 후보의 언어적 자연스러움 점수 산정
- **텍스트 생성**: 단순한 자동 생성 시스템
- **철자 및 문법 교정**: 입력 문장의 확률을 계산하여 오류 탐지
- **정보 검색**: 쿼리 확장 및 관련도 평가

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## 관련 기술 및 발전

n-그램 모델은 딥러닝 기반 언어 모델(예: RNN, LSTM, Transformer)의 등장으로 그 중심성이 감소했으나, 여전히 다음과 같은 맥락에서 중요하다:

- **기준 모델**(Baseline): 새로운 언어 모델의 성능을 비교하기 위한 기준
- **자원 제약 환경**: 계산 자원이 제한된 환경에서의 경량 모델
- **하이브리드 시스템**: 신경망 모델과 함께 사용되는 n-그램 기반 재순위화(rescoring)

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## 참고 자료

- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). *Speech and Language Processing* (3rd ed.).  
- Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). *Foundations of Statistical Natural Language Processing*.  
- Wikipedia: "N-gram" — https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram

> **관련 문서**: [언어 모델](/wiki/언어_모델), [통계적 언어 모델](/wiki/통계적_언어_모델), [신경망 언어 모델](/wiki/신경망_언어_모델)

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