워드 임베딩

워드 임베딩이란?

자연어 처리에서 널리 사용되는 워드 임베딩은 시스템이 언어를 이해하고 해석하는 데 도움이 되도록 단어를 숫자로 표현하는 방식입니다. 워드 임베딩은 다음과 같은 중요한 단계가 필요합니다.

• 말뭉치 준비: 첫 번째 단계에서는 학습할 언어를 정확하게 반영하는 상당한 양의 텍스트 말뭉치 또는 데이터 세트를 구성합니다. 이러한 말뭉치에는 일반적으로 다양한 논문, 기사 및 기타 텍스트 데이터 유형이 포함됩니다. 수집한 텍스트는 토큰화됩니다. 다시 말해서 개별 단어나 구문, 불용어로 나뉘고 구두점과 추가 문자가 제거됩니다.
• 컨텍스트 윈도: 이 단계에서는 말뭉치의 각 단어에 컨텍스트 윈도가 설정됩니다. 교육 프로세스 전반에서 컨텍스트 윈도는 참조 프레임이 이동하는 것처럼 텍스트를 횡단합니다. 컨텍스트 윈도는 특정 범위의 주변 단어를 캡처하여 말뭉치에서 마주치는 각 단어에 대한 배경 지식을 제공합니다.
• 모델 교육: 다음 단계에서는 Skip-gram 또는 CBOW(Continuous Bag of Words)와 같은 아키텍처를 사용하여 Word2Vec 워드 임베딩 모델을 교육합니다. CBOW는 주어진 컨텍스트에서 대상 단어를 예측하는 반면, Skip-gram의 접근 방식은 주어진 단어에서 컨텍스트 단어를 예측합니다. 컨텍스트 단어 또는 대상 단어를 정확하게 예측할 가능성을 최적화하기 위해 이 모델은 교육 중에 단어 벡터를 수정합니다. 이러한 절차의 반복으로 단어 백터가 개선됩니다. 즉, 말뭉치 전체에서 여러 번 반복되어 단어의 컨텍스트를 고려합니다.
• 벡터 표시: 교육을 완료한 후에 어휘의 각 단어는 실수의 벡터로 표시됩니다. 이러한 벡터는 교육 데이터에서 동시 발생 패턴에 기반한 단어 사이의 의미적 관계를 나타냅니다. 의미상 유사한 단어는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치의 벡터를 갖습니다.
• 단어의 유사성 및 비유: 단어 벡터의 유사성은 워드 임베딩의 품질을 평가하는 데 유용한 메트릭입니다. 의미가 유사한 단어의 벡터는 벡터 공간에서 가까이 위치해야 합니다. 또는 벡터 연산을 사용하여 단어 간 연결성과 유사성을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 "vector('king') - vector('man') + vector('woman')"과 같은 벡터 연산은 "vector('queen')"과 유사한 벡터를 생성할 수 있으며, 이는 임베딩 공간에서 의미적 연결성과 유사성을 보여줍니다.

간단히 말해서 워드 임베딩은 여러 단계로 구성된 프로세스입니다. 말뭉치 설정, 컨텍스트 윈도 지정, 모델 교육, 단어를 벡터로 표시, 임베딩 공간에서 의미적 연결성 및 비유 평가의 단계가 포함됩니다. NLP 시스템이 언어를 이해하고 더 의미 있게 처리하는 데 도움이 되는 이 방법은 모델의 역량을 개선하기 위한 필수 요소입니다.

워드 임베딩은 다양한 분야에서 언어 처리 및 분석을 개선하기 위해 사용하는 워드 포매팅 기법 중 하나입니다. 사용 가능한 분야는 다음과 같습니다.

• Gen AI: 생성형 AI에서 사용하는 예측 텍스트 생성 모델에서는 일반적으로 단어 임베딩과 같은 방법을 사용한 워드 포매팅이 필수입니다. 이러한 모델은 단어 벡터의 의미적 연결성과 컨텍스트를 바탕으로 다음 단어를 추론하여 컨텍스트에 맞는 일관된 텍스트를 생성합니다.
• NLP(자연어 처리): NLP 작업에서는 사람들이 글을 이해하고 분석하는 데 도움이 되기 때문에 워드 포매팅이 매우 중요합니다. 워드 포매팅 전략은 기계 번역, 감정 분석, 개체명 인식과 같은 애플리케이션의 언어 처리에서 중요한 요소입니다.
• 딥 러닝: 딥 러닝에서 신경망의 구조화 및 구축을 위한 기반은 워드 포매팅이며, 주로 워드 임베딩을 통해 적용됩니다. 워드 임베딩은 정보 검색, 텍스트 분류, 언어 모델링과 같은 작업에 사용하는 딥 러닝 기술로, 거대한 텍스트 말뭉치를 숫자 표현으로 정리하는 방식으로 수행됩니다.

간단히 말해서 워드 포매팅 방식을 통해 시스템에서 언어를 더욱 효과적으로 흡수, 분석, 이해함으로써 일관된 컨텍스트를 생성하고 복잡한 언어 작업을 수행하며 신뢰할 수 있는 신경망 모델을 구축할 수 있습니다.