자연어처리 임베딩의 개념과 필요성 - 단어와 문장의 의미를 벡터로 바꾸는 방법

자연어처리 임베딩이란 자연어를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 숫자들의 나열인 벡터로 바꾸는 것을 의미합니다. 임베딩은 단어와 문장의 의미를 벡터로 표현하므로, 자연어처리의 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 자연어처리 임베딩의 개념과 필요성을 설명하고, 단어 임베딩과 문장 임베딩의 방법과 예시를 소개합니다. 또한, 임베딩의 장점과 한계, 그리고 발전 방향에 대해 알아봅니다. 자연어처리 임베딩에 대해 궁금하신 분들은 이 글을 꼭 읽어보세요.

 

자연어처리 임베딩의 개념과 필요성

 

1. 자연어처리 임베딩이란?

자연어처리(Natural Language Processing)란 인간이 사용하는 언어인 자연어를 컴퓨터가 이해하고 분석하고 생성하도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 자연어처리는 검색 엔진, 기계 번역, 챗봇, 음성 인식, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

그런데 컴퓨터는 자연어를 그대로 이해하고 처리할 수 없습니다. 컴퓨터는 숫자로 이루어진 이진 코드(binary code)로만 작동하기 때문입니다. 따라서 자연어를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 숫자로 변환하는 과정이 필요합니다. 이때 사용되는 것이 임베딩(embedding)입니다.

임베딩이란 자연어를 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자들의 나열인 벡터(vector)로 바꾸는 것을 의미합니다. 벡터는 크기와 방향을 가진 양으로, 수학적으로는 n차원 공간에서의 한 점으로 표현됩니다. 예를 들어, '사과'라는 단어를 [0.1, 0.2, 0.3]이라는 3차원 벡터로 표현할 수 있습니다.

임베딩은 단어와 문장의 의미를 벡터로 표현하므로, 벡터 간의 거리나 각도 등을 계산하여 의미의 유사성이나 관련성을 측정할 수 있습니다. 예를 들어, '사과'와 '배'라는 단어의 벡터 간의 거리가 '사과'와 '컴퓨터'라는 단어의 벡터 간의 거리보다 작다면, '사과'와 '배'가 의미적으로 더 가깝다고 판단할 수 있습니다.

 

2. 자연어처리 임베딩이 필요한 이유

자연어처리 임베딩이 왜 필요한지 알아보기 위해서는, 임베딩이 없을 때 어떤 문제가 발생하는지 살펴봐야 합니다. 임베딩이 없다면, 자연어를 컴퓨터에게 입력하기 위한 가장 간단한 방법은 원-핫 인코딩(one-hot encoding)입니다.

원-핫 인코딩이란 단어 집합(vocabulary)에서 각 단어에 고유한 인덱스를 부여하고, 해당 인덱스의 위치에 1을, 나머지 위치에 0을 부여하는 방식입니다. 예를 들어, 단어 집합이 [‘사과', ‘배', ‘바나나', ‘포도']라면, 각 단어에 [0, 1, 2, 3]의 인덱스를 부여하고, 다음과 같은 벡터로 표현할 수 있습니다.

사과: [1, 0, 0, 0]
배: [0, 1, 0, 0]
바나나: [0, 0, 1, 0]
포도: [0, 0, 0, 1]
원-핫 인코딩은 단어를 벡터로 표현하는 가장 기본적인 방법이지만, 다음과 같은 문제점들이 있습니다.

차원의 저주(curse of dimensionality): 단어 집합의 크기가 커질수록 벡터의 차원도 커지므로, 계산 비용이 증가하고 메모리 공간이 낭비됩니다. 예를들어, 벡터의 희소성(sparsity)이 증가하고, 벡터 간의 유사도를 계산하기 어려워집니다. 예를 들어, 단어 집합의 크기가 10,000이라면, 각 단어는 10,000차원의 벡터로 표현되고, 대부분의 값이 0이 됩니다. 또한, 모든 단어의 벡터가 직교(orthogonal)하므로, 벡터 간의 거리나 각도가 의미를 반영하지 못합니다.

의미 표현의 한계(limitation of semantic representation): 원-핫 인코딩은 단어의 의미를 고려하지 않고 단어의 형태만을 표현합니다. 따라서, 동의어나 유의어, 반의어 등의 관계를 파악할 수 없습니다. 예를 들어, '사과'와 '배'는 과일이라는 의미적인 유사성을 가지지만, 원-핫 인코딩으로 표현된 벡터는 서로 전혀 관련이 없는 것처럼 보입니다.
이러한 문제점들을 해결하기 위해, 자연어처리 임베딩이 필요합니다. 임베딩은 단어와 문장의 의미를 고차원에서 저차원으로 압축하여 표현하는 방법입니다. 임베딩은 단어 집합의 크기에 비해 작은 차원의 벡터로 단어와 문장을 표현하므로, 계산 비용과 메모리 공간을 절약할 수 있습니다. 또한, 임베딩은 단어와 문장의 의미를 벡터에 반영하므로, 벡터 간의 거리나 각도를 통해 의미적인 유사성이나 관련성을 측정할 수 있습니다.

 

3. 단어 임베딩의 방법과 예시

임베딩은 단어와 문장을 벡터로 표현하는 방법입니다. 이때, 단어와 문장은 다른 수준의 언어적 단위이므로, 다른 방식으로 임베딩할 수 있습니다. 이번에는 단어 임베딩에 대해 알아보겠습니다.

단어 임베딩(word embedding)이란 단어의 의미를 저차원의 실수 벡터로 표현하는 것을 의미합니다. 단어 임베딩은 주로 인공신경망(neural network)을 이용하여 학습합니다. 인공신경망은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성된 모델로, 입력 데이터를 다양한 연산과 활성화 함수(activation function)를 거쳐 출력 데이터를 생성합니다.

단어 임베딩을 학습하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 비지도학습(unsupervised learning) 방식으로, 말뭉치(corpus)라고 부르는 대량의 텍스트 데이터를 이용하여 단어 임베딩을 학습하는 것입니다. 다른 하나는 지도학습(supervised learning) 방식으로, 미리 정해진 레이블(label)이 있는 데이터를 이용하여 단어 임베딩을 학습하는 것입니다.

비지도학습 방식의 대표적인 예는 Word2Vec과 GloVe입니다. Word2Vec은 단어의 주변 단어를 예측하거나, 주변 단어로부터 단어를 예측하는 방식으로 단어 임베딩을 학습합니다. GloVe는 단어 간의 공기(co-occurrence) 행렬을 이용하여 단어 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 말뭉치에 있는 단어의 문맥(context) 정보를 잘 반영하여, 의미적으로 유사한 단어들이 벡터 공간에서 가까이 위치하도록 합니다.

지도학습 방식의 대표적인 예는 FastText와 BERT입니다. FastText는 단어를 문자 단위의 n-그램(n-gram)으로 분해하여, 레이블이 있는 데이터를 이용하여 단어 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 말뭉치에 없는 새로운 단어나 오타가 있는 단어에 대해서도 임베딩을 생성할 수 있습니다. BERT는 문장을 입력으로 받아, 빈칸에 들어갈 단어를 예측하거나, 두 문장이 연관이 있는지 판단하는 방식으로 단어 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 문장 내에서의 단어의 위치와 관계를 잘 반영하여, 다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다.

 

4. 문장 임베딩의 방법과 예시

이번에는 문장 임베딩에 대해 알아보겠습니다.

문장 임베딩(sentence embedding)이란 문장의 의미를 저차원의 실수 벡터로 표현하는 것을 의미합니다. 문장 임베딩은 주로 인공신경망을 이용하여 학습합니다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된 모델로, 입력 데이터를 다양한 연산과 활성화 함수를 거쳐 출력 데이터를 생성합니다.

문장 임베딩을 학습하는 방법에는 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 비지도학습 방식으로, 말뭉치라고 부르는 대량의 텍스트 데이터를 이용하여 문장 임베딩을 학습하는 것입니다. 다른 하나는 지도학습 방식으로, 미리 정해진 레이블이 있는 데이터를 이용하여 문장 임베딩을 학습하는 것입니다.

비지도학습 방식의 대표적인 예는 Doc2Vec과 Skip-Thought입니다. Doc2Vec은 Word2Vec의 확장 버전으로, 단어뿐만 아니라 문서(document)나 문장(sentence)에 대해서도 임베딩을 생성할 수 있습니다. Doc2Vec은 문장과 주변 단어를 예측하거나, 주변 단어로부터 문장을 예측하는 방식으로 문장 임베딩을 학습합니다. Skip-Thought는 문장의 앞뒤 문장을 예측하는 방식으로 문장 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 말뭉치에 있는 문장의 순서와 관련성 정보를 잘 반영하여, 의미적으로 유사한 문장들이 벡터 공간에서 가까이 위치하도록 합니다.

지도학습 방식의 대표적인 예는 InferSent와BERT입니다. InferSent는 문장의 의미를 벡터로 표현하기 위해, 자연어 추론(natural language inference)이라는 작업을 이용합니다. 자연어 추론이란 두 문장의 관계를 판단하는 작업으로, 두 문장이 모순(contradiction), 중립(neutral), 함의(entailment)의 관계에 있는지를 분류합니다. InferSent는 미리 정해진 레이블이 있는 자연어 추론 데이터를 이용하여 문장 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 문장의 의미를 잘 반영하여, 다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다. BERT는 문장을 입력으로 받아, 빈칸에 들어갈 단어를 예측하거나, 두 문장이 연관이 있는지 판단하는 방식으로 문장 임베딩을 학습합니다. 이러한 방식은 문장 내에서의 단어의 위치와 관계를 잘 반영하여, 다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다.

 

5. 임베딩의 장점과 한계

임베딩은 단어와 문장의 의미를 저차원의 벡터로 표현하는 방법입니다. 임베딩은 원-핫 인코딩과 같은 기존의 표현 방법보다 다음과 같은 장점들이 있습니다.

계산 비용과 메모리 공간을 절약할 수 있습니다. 임베딩은 단어 집합의 크기에 비해 작은 차원의 벡터로 단어와 문장을 표현하므로, 원-핫 인코딩과 같은 고차원의 희소 벡터보다 연산 속도가 빠르고 저장 공간이 적게 필요합니다.
의미적인 유사성과 관련성을 측정할 수 있습니다. 임베딩은 단어와 문장의 의미를 벡터에 반영하므로, 벡터 간의 거리나 각도를 통해 의미적인 유사성이나 관련성을 측정할 수 있습니다. 예를 들어, '사과'와 '배'라는 단어는 과일이라는 의미적인 유사성을 가지므로, 임베딩된 벡터 간의 거리가 가깝고, '사과'와 '컴퓨터'라는 단어는 의미적인 관련성이 없으므로, 임베딩된 벡터 간의 거리가 멀 것입니다.
다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다. 임베딩은 단어와 문장의 의미를 벡터로 표현하므로, 자연어처리의 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 검색 엔진에서는 임베딩된 벡터 간의 유사도를 이용하여 사용자의 검색 쿼리와 관련된 문서를 찾을 수 있습니다. 기계 번역에서는 임베딩된 벡터를 이용하여 소스 언어와 타겟 언어 간의 단어나 문장의 대응 관계를 학습할 수 있습니다. 챗봇에서는 임베딩된 벡터를 이용하여 사용자의 질문과 관련된 답변을 생성할 수 있습니다.
그러나 임베딩에도 한계가 있습니다. 임베딩의 한계점은 다음과 같습니다.

단어와 문장의 다양한 의미를 표현하기 어렵습니다. 임베딩은 단어와 문장을 고정된 벡터로 표현하므로, 단어와 문장의 다양한 의미를 표현하기 어렵습니다. 예를 들어, '배'라는 단어는 과일이라는 의미와 배를 타다라는 의미를 가질 수 있지만, 임베딩은 이러한 의미의 차이를 구분하지 못합니다. 또한, '나는 배가 고프다'라는 문장은 배가 고프다는 의미와 배가 아프다는 의미로 해석될 수 있지만, 임베딩은 이러한 의미의 모호성을 해결하지 못합니다.
새로운 단어와 문장에 대응하기 어렵습니다. 임베딩은 말뭉치에 있는 단어와 문장에 대해서만 벡터를 생성하므로, 새로운 단어와 문장에 대응하기 어렵습니다. 예를 들어, '코로나'라는 단어는 최근에 생긴 단어이므로, 말뭉치에 없으면 임베딩할 수 없습니다. 또한, '코로나 때문에 집에만 있었다'라는 문장은 최근에 많이 사용되는 문장이므로, 말뭉치에 없으면 임베딩할 수 없습니다.

 

6. 결론

이 글에서는 자연어처리 임베딩의 개념과 필요성을 설명하고, 단어 임베딩과 문장 임베딩의 방법과 예시를 소개했습니다. 또한, 임베딩의 장점과 한계에 대해 알아봤습니다.

임베딩은 자연어를 컴퓨터가 처리할 수 있는 숫자들의 나열인 벡터로 바꾸는 것으로, 자연어처리의 핵심적인 기술입니다. 임베딩은 계산 비용과 메모리 공간을 절약하고, 의미적인 유사성과 관련성을 측정하고, 다양한 자연어처리 작업에 활용할 수 있습니다. 그러나 임베딩은 단어와 문장의 다양한 의미를 표현하기 어렵고, 새로운 단어와 문장에 대응하기 어렵습니다.

자연어처리 임베딩에 대해 궁금하신 분들은 이 글을 꼭 기억해주세요. 감사합니다. 😊