Word Embedding: 자연어 처리의 핵심 표현 기법

Word Embedding: 자연어 처리의 핵심 표현 기법

• Dense Representation의 개념
• Word Embedding의 유형
  • 1. 횟수 기반 임베딩 (Frequency-based Embedding)
    • 1.1 BOW(Bag of Words)
    • 1.2 Count Vector
    • 1.3 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
  • 2. 추론 기반 임베딩 (Prediction-based Embedding)
    • 2.1 Word2Vec
      • 2.1.1 CBOW (Continuous Bag of Words)
      • 2.1.2 Skip-gram
• 실제 적용 사례
  • 1. 검색 엔진 최적화
  • 2. 감성 분석 시스템
  • 3. 기계 번역 시스템
• 최신 트렌드와 발전 방향
• 결론
• Keywords

Word Embedding은 자연어 처리(NLP)의 기반 기술로, 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 수치적 형태로 변환하는 방법입니다. 텍스트 데이터를 벡터 공간에 밀집된 형태로 표현함으로써 언어의 의미적, 구문적 관계를 수학적으로 모델링합니다.

Dense Representation의 개념

Dense Representation은 단어나 문장을 밀집된 실수 벡터로 표현하는 방식입니다. 기존의 희소 표현(Sparse Representation)과 달리, 모든 차원이 의미를 가지는 밀집된 벡터를 생성합니다.

• 특징: 저차원(일반적으로 50~300차원), 연속적인 실수값, 의미적 관계 보존
• 장점: 차원 감소, 일반화 성능 향상, 계산 효율성 증대
• 응용: 문서 분류, 감성 분석, 기계 번역, 챗봇 등 다양한 NLP 작업

Word Embedding의 유형

1. 횟수 기반 임베딩 (Frequency-based Embedding)

통계적 방법을 활용하여 단어의 출현 빈도나 분포 정보를 기반으로 벡터를 생성합니다.

1.1 BOW(Bag of Words)

문서 내 단어의 등장 여부나 빈도만을 고려하는 가장 기본적인 표현 방식입니다.

# BOW 예시
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = ["나는 사과를 좋아한다", "나는 바나나를 싫어한다", "사과와 바나나는 과일이다"]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())

결과:

['과일이다', '나는', '바나나는', '바나나를', '사과와', '사과를', '싫어한다', '좋아한다']
[[0 1 0 0 0 1 0 1]
 [0 1 0 1 0 0 1 0]
 [1 0 1 0 1 0 0 0]]

한계점:

• 단어 순서 정보 손실
• 의미적 유사성 반영 어려움
• 희소 벡터(sparse vector) 생성으로 차원의 저주 문제 발생

1.2 Count Vector

BOW와 유사하지만, 각 단어의 출현 빈도를 명시적으로 계산합니다.

1.3 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

단순 빈도 계산의 한계를 보완하기 위해 단어의 중요도를 반영합니다.

• TF(Term Frequency): 특정 문서 내에서 단어의 등장 빈도
• IDF(Inverse Document Frequency): 전체 문서 집합에서 해당 단어를 포함한 문서의 비율에 로그를 취한 후 역수를 계산

# TF-IDF 예시
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

corpus = ["나는 사과를 좋아한다", "나는 바나나를 싫어한다", "사과와 바나나는 과일이다"]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.toarray())

장점:

• 문서 집합 내 단어의 상대적 중요도 반영
• 불용어(stopwords) 영향 감소
• 정보 검색 및 문서 유사도 측정에 효과적

2. 추론 기반 임베딩 (Prediction-based Embedding)

신경망 기반 학습을 통해 단어의 의미적 관계를 포착하는 방식입니다.

2.1 Word2Vec

Google에서 2013년 발표한 모델로, 대규모 텍스트 데이터에서 단어의 의미적 관계를 학습합니다.

두 가지 구현 방식:

2.1.1 CBOW (Continuous Bag of Words)

주변 단어들을 통해 중심 단어를 예측하는 방식입니다.

graph LR
    A[주변 단어 1] --> D[Hidden Layer]
    B[주변 단어 2] --> D
    C[주변 단어 n] --> D
    D --> E[중심 단어]

• 입력: 중심 단어의 전후 문맥 단어들
• 출력: 중심 단어
• 특징: 일반적인 단어에 대해 높은 정확도, 학습 속도가 빠름

2.1.2 Skip-gram

중심 단어를 통해 주변 단어들을 예측하는 방식입니다.

graph LR
    A[중심 단어] --> B[Hidden Layer]
    B --> C[주변 단어 1]
    B --> D[주변 단어 2]
    B --> E[주변 단어 n]

• 입력: 중심 단어
• 출력: 주변 단어들
• 특징: 희귀 단어에 대해 좋은 성능, CBOW보다 계산 비용이 높음

Word2Vec의 특성:

• 단어 간 의미적 유사성 포착
• 벡터 연산을 통한 유추 관계 표현 가능 (예: '왕 - 남자 + 여자 = 여왕')
• 저차원 벡터 공간에 단어 의미 효과적으로 압축

실제 적용 사례

1. 검색 엔진 최적화

사용자 쿼리와 문서 간의 의미적 유사성을 계산하여 검색 결과의 정확도를 향상시킵니다.

# 검색 시스템 구현 예시
from gensim.models import Word2Vec
import numpy as np

# 문서 집합과 쿼리
documents = ["인공지능 기술이 발전하고 있다", "딥러닝은 인공지능의 한 분야이다", "자연어 처리는 컴퓨터가 언어를 이해하는 기술이다"]
query = "머신러닝 알고리즘"

# 문서와 쿼리를 토큰화
tokenized_docs = [doc.split() for doc in documents]
tokenized_query = query.split()

# Word2Vec 모델 학습 (실제로는 대규모 코퍼스로 사전 학습된 모델 사용)
model = Word2Vec(sentences=tokenized_docs, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 문서와 쿼리 벡터화
def doc_to_vec(doc, model):
    vec = np.zeros(model.vector_size)
    count = 0
    for word in doc:
        if word in model.wv:
            vec += model.wv[word]
            count += 1
    return vec / count if count > 0 else vec

doc_vecs = [doc_to_vec(doc, model) for doc in tokenized_docs]
query_vec = doc_to_vec(tokenized_query, model)

# 코사인 유사도 계산
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarities = cosine_similarity([query_vec], doc_vecs)[0]
print(list(zip(documents, similarities)))

2. 감성 분석 시스템

Word Embedding을 활용한 감성 분석은 텍스트의 감정적 톤을 파악하는 데 효과적입니다.

# 감성 분석 예시
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 데이터 준비
texts = ["이 영화는 정말 재미있었어요", "최악의 서비스였습니다", "보통이었어요"]
labels = [1, 0, 0.5]  # 1: 긍정, 0: 부정, 0.5: 중립

# 토큰화
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=10)

# Embedding 레이어를 포함한 모델 구성
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
embedding_dim = 16

model = Sequential([
    Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=10),
    LSTM(32),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 실제로는 더 많은 데이터로 학습 필요

3. 기계 번역 시스템

Sequence-to-Sequence 모델에서 Word Embedding은 소스 언어와 대상 언어 간의 의미적 대응을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.

graph LR
    A[영어 입력] --> B[Embedding Layer]
    B --> C[Encoder]
    C --> D[Context Vector]
    D --> E[Decoder]
    E --> F[한국어 출력]

최신 트렌드와 발전 방향

1. 문맥화된 임베딩: BERT, ELMo 등의 모델은 같은 단어라도 문맥에 따른 다양한 의미를 포착할 수 있는 동적 임베딩 생성
2. 다국어 임베딩: 다양한 언어 간 의미적 연결을 유지하는 공통 벡터 공간 구축
3. 도메인 특화 임베딩: 의료, 법률 등 특정 분야에 최적화된 임베딩 모델 개발
4. 멀티모달 임베딩: 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 모달리티를 통합하는 임베딩 연구

결론

Word Embedding은 컴퓨터가 인간 언어의 복잡한 구조와 의미를 이해하는 첫 단계입니다. 횟수 기반 방식에서 시작하여 추론 기반 방식으로 발전해 왔으며, 최근에는 맥락 정보를 활용한 임베딩 기술이 각광받고 있습니다.

자연어 처리 시스템 구축 시 적절한 임베딩 방식을 선택하는 것은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 사용 목적, 데이터 특성, 계산 리소스 등을 종합적으로 고려하여 최적의 Word Embedding 방법을 선택해야 합니다.

Keywords

Word Embedding, Dense Representation, 밀집 표현, TF-IDF, Word2Vec, CBOW, Skip-gram, 자연어 처리, NLP, 벡터 공간 모델