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Word2Vec 모델: 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하는 혁신적 접근법

GilliLab IT 2025. 4. 14. 00:54
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Word2Vec 모델: 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하는 혁신적 접근법

자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 효과적으로 다루기 위해서는 단어의 '의미'를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. Word2Vec은 이러한 목적을 위해 Google의 Tomas Mikolov가 2013년에 제안한 혁신적인 단어 임베딩(word embedding) 모델입니다. 단어를 의미적 관계를 보존하면서 고정된 차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 방법을 제공합니다.

Word2Vec의 기본 개념

  • 단어 임베딩: 단어를 실수 벡터로 변환하는 과정.
  • 분산 표현(Distributed Representation): 단어의 의미가 여러 차원에 분산되어 표현됨.
  • 벡터 공간 모델: 의미적으로 유사한 단어들은 벡터 공간상에서 서로 가깝게 위치함.
  • 차원 축소: 희소 표현(sparse representation)에 비해 훨씬 적은 차원으로 단어의 의미 정보를 압축.

Word2Vec의 두 가지 학습 방식

Word2Vec은 두 가지 주요 학습 아키텍처를 제공합니다:

1. CBOW(Continuous Bag of Words)

  • 주변 단어들(context words)로 중심 단어(target word)를 예측하는 방식.
  • 입력: 중심 단어를 둘러싼 주변 단어들.
  • 출력: 중심 단어의 확률 분포.
  • 특징: 작은 데이터셋에서 효율적이며, 빈번한 단어에 대해 좋은 표현을 생성.
graph LR
    A[단어 t-2] --> E[Projection Layer]
    B[단어 t-1] --> E
    D[단어 t+1] --> E
    C[단어 t+2] --> E
    E --> F[Output Layer]
    F --> G[단어 t 예측]

2. Skip-gram

  • 중심 단어로 주변 단어들을 예측하는 방식.
  • 입력: 중심 단어.
  • 출력: 주변 단어들의 확률 분포.
  • 특징: 큰 데이터셋에서 효과적이며, 드문 단어에 대해서도 좋은 표현을 생성.
graph LR
    A[단어 t] --> B[Projection Layer]
    B --> C[Output Layer]
    C --> D[단어 t-2 예측]
    C --> E[단어 t-1 예측]
    C --> F[단어 t+1 예측]
    C --> G[단어 t+2 예측]

Word2Vec의 학습 과정

  1. 초기화: 각 단어에 대해 랜덤 벡터로 초기화된 두 개의 가중치 행렬(W와 W')을 생성.
  2. 순방향 전파: 주어진 입력 단어(들)에 대해 목표 단어(들)의 확률을 계산.
  3. 손실 함수 계산: 예측된 확률과 실제 목표 단어 간의 차이를 측정.
  4. 역방향 전파: 손실을 최소화하기 위해 가중치를 업데이트.
  5. 반복: 학습 데이터 전체에 대해 위 과정을 여러 번 반복.

최적화 기법

Word2Vec 학습에는 다음과 같은 최적화 기법들이 적용됩니다:

1. 계층적 소프트맥스(Hierarchical Softmax)

  • 기존 소프트맥스의 계산 복잡도(O(V), V는 어휘 크기)를 O(log V)로 감소.
  • 허프만 트리(Huffman Tree)를 사용하여 어휘를 이진 트리로 구성.
  • 경로 상의 결정(이진 분류)을 통해 확률을 계산.
graph TD
    A[Root] --> B[Internal Node]
    A --> C[Internal Node]
    B --> D[cat]
    B --> E[dog]
    C --> F[book]
    C --> G[computer]

2. 네거티브 샘플링(Negative Sampling)

  • 정답 단어(Positive Sample)와 소수의 오답 단어(Negative Sample)만을 사용.
  • 로그우도 대신 이진 분류 문제로 접근.
  • 계산 효율성 크게 향상.
  • 단어 빈도에 기반한 샘플링 전략 사용.

Word2Vec 구현 과정

  1. 텍스트 전처리: 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정.
  2. 어휘 구축: 고유 단어 목록 생성 및 인덱싱.
  3. 학습 데이터 생성: 중심 단어와 문맥 단어 쌍 추출.
  4. 모델 구성: CBOW 또는 Skip-gram 아키텍처 선택.
  5. 모델 학습: 최적화 기법 적용 및 파라미터 갱신.
  6. 임베딩 추출: 학습된 가중치에서 단어 벡터 추출.

Python에서는 Gensim 라이브러리를 사용하여 간단하게 Word2Vec을 구현할 수 있습니다:

from gensim.models import Word2Vec

# 학습 데이터 (토큰화된 문장 리스트)
sentences = [["cat", "sat", "on", "the", "mat"], ["dog", "barked", "at", "cat"]]

# 모델 학습 (Skip-gram)
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, sg=1)

# 단어 벡터 확인
vector = model.wv['cat']
print(vector)

# 유사 단어 찾기
similar_words = model.wv.most_similar('cat')
print(similar_words)

Word2Vec의 벡터 특성

Word2Vec의 가장 흥미로운 특징 중 하나는 단어 벡터가 의미적, 문법적 관계를 보존한다는 점입니다:

1. 의미적 유사성 측정

  • 코사인 유사도를 통해 단어 간 의미적 유사성 계산 가능.
  • 예: "king"과 "queen"의 벡터는 높은 유사도를 가짐.

2. 벡터 연산으로 관계 표현

  • Vector("king") - Vector("man") + Vector("woman") ≈ Vector("queen")
  • Vector("paris") - Vector("france") + Vector("italy") ≈ Vector("rome")
graph LR
    A[King - Man] --> B[Vector Space]
    C[Woman] --> B
    B --> D[Queen]

3. 다양한 언어 관계 포착

  • 단수-복수: cat → cats, dog → dogs
  • 시제: go → going, run → running
  • 비교급: good → better, bad → worse
  • 국가-수도: japan → tokyo, france → paris

Word2Vec의 한계와 개선점

한계

  1. 미등록 단어(OOV) 문제: 학습 데이터에 없는 단어 처리 불가.
  2. 동음이의어 구분 불가: "bank"(은행/강둑)와 같은 다의어의 의미 구분 어려움.
  3. 문맥 반영 부족: 단어별로 하나의 고정된 벡터만 할당.
  4. 단어 구성요소 고려 안함: 형태학적 정보 활용 부족.

개선 방안

  1. FastText: 단어를 n-gram으로 분해하여 표현, OOV 문제 해결.
  2. ELMo/BERT: 문맥을 고려한 동적 임베딩 제공.
  3. Subword 임베딩: 형태소 수준의 정보 활용.
  4. 다국어 임베딩: 다양한 언어 간 공통 벡터 공간 구축.

Word2Vec의 실제 응용 사례

1. 추천 시스템

  • 사용자가 본 상품과 의미적으로 유사한 상품 추천.
  • 예: "신발을 구매한 사용자에게 양말 추천"

2. 문서 분류

  • 문서의 단어 벡터를 평균내어 문서 벡터 생성 후 분류.
  • 감성 분석, 스팸 필터링 등에 활용.

3. 정보 검색

  • 쿼리와 문서 간 의미적 유사성 계산에 활용.
  • 키워드 기반 검색의 한계 극복.

4. 기계 번역

  • 크로스-언어 임베딩을 통한 번역 품질 향상.
  • 유사한 언어 간 단어 매핑.

5. 챗봇 개발

  • 사용자 입력의 의도 분석 및 유사 질문 매칭.
  • 다양한 표현 방식 처리 능력 향상.

Word2Vec 구현 시 고려사항

1. 하이퍼파라미터 설정

  • 벡터 차원(dimension): 일반적으로 100~300 차원 사용.
  • 윈도우 크기(window size): 문맥 단어 포함 범위 (일반적으로 5-10).
  • 최소 출현 횟수(min_count): 희소 단어 필터링 임계값.
  • 학습률(learning rate): 0.025가 일반적인 시작점.
  • 반복 횟수(epochs): 데이터셋 크기에 따라 5-50회 사이.

2. 전처리 전략

  • 정규화: 대소문자 통일, 특수문자 처리.
  • 불용어 제거: 의미가 약한 단어 제거 여부 결정.
  • 어간 추출/표제어 추출: 단어의 기본형 변환 여부.
  • n-gram 생성: 단어구(phrase) 탐지 및 처리.

3. 평가 방법

  • 유사도 평가: WordSim-353, SimLex-999 등의 벤치마크 데이터셋 활용.
  • 유추 관계 평가: "king:queen::man:woman" 유형의 문제 해결 능력 측정.
  • 다운스트림 태스크 성능: 실제 응용에서의 성능 평가.

마치며

Word2Vec은 자연어 처리의 패러다임을 바꾸는 혁신적인 기술로, 단어의 의미를 분산 표현으로 효과적으로 인코딩하는 방법을 제시했습니다. 단순하면서도 강력한 아이디어를 바탕으로, 단어들 간의 의미적, 문법적 관계를 포착하는 벡터 공간을 학습할 수 있게 되었습니다.

현대 NLP에서는 BERT, GPT와 같은 더 복잡한 모델들이 등장했지만, Word2Vec은 여전히 많은 실용적 응용에서 효율적이고 효과적인 선택지로 남아있습니다. 특히 계산 자원이 제한된 환경이나 특정 도메인에 특화된 단어 표현이 필요한 경우에 유용합니다.

Word2Vec의 원리와 구현 방법을 이해하는 것은 현대 NLP의 기본을 다지는 중요한 과정이며, 이를 통해 더 발전된 임베딩 기법과 언어 모델의 기반을 이해할 수 있습니다.

Keywords

word embedding, 단어 임베딩, CBOW, Skip-gram, distributed representation, 분산 표현, vector semantics, 벡터 의미론, negative sampling, hierarchical softmax, NLP

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