Word2Vec으로 단어의 관계를 파악하는 방법 - 신경망을 이용한 단어 벡터 생성 원리와 파이썬 구현 방법

Word2Vec으로 단어의 관계를 파악하는 방법

Word2Vec은 인공 신경망을 이용하여 대량의 텍스트 데이터로부터 단어의 문맥을 학습하고, 각 단어를 고차원의 벡터 공간에 매핑하는 알고리즘입니다. Word2Vec은 단어의 의미와 관계를 벡터로 표현할 수 있으며, 이를 활용하여 자연어 처리 분야에서 다양한 응용이 가능합니다.

Word2Vec은 신경망을 이용하여 대량의 텍스트 데이터로부터 단어의 문맥을 학습하고, 각 단어에 대응하는 벡터를 생성합니다. 이렇게 생성된 단어 벡터는 단어 간의 유사도나 연관성을 측정하거나, 단어의 빈도나 순서 등을 분석하는 데 활용할 수 있습니다.

이 글에서는 Word2Vec의 기본 원리와 구현 방법에 대해 설명하고, 파이썬 코드 예시를 통해 실제로 단어 벡터를 생성하고 분석하는 과정을 살펴보겠습니다.

Word2Vec의 구현 방법에는 크게 두 가지가 있습니다.

첫 번째는 CBOW(Continuous Bag-of-Words) 방법

CBOW는 주변 단어들을 입력으로 받아, 중심 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다. 예를 들어, "나는 오늘 ___________ 를 먹었다"라는 문장이 있을 때, "나는", "오늘", "를", "먹었다"라는 주변 단어들을 입력으로 하여, 빈칸에 들어갈 중심 단어를 예측하는 것입니다. 이렇게 하면 중심 단어와 주변 단어들의 관계를 학습할 수 있습니다.

두 번째는 Skip-gram이라고 부르는 방법

Skip-gram은 CBOW와 반대로, 중심 단어를 입력으로 받아, 주변 단어들을 예측하는 방식으로 학습합니다. 예를 들어, "나는 오늘 김밥을 먹었다"라는 문장이 있을 때, "김밥"이라는 중심 단어를 입력으로 하여, "나는", "오늘", "을", "먹었다"라는 주변 단어들을 예측하는 것입니다. 이렇게 하면 중심 단어가 가지는 의미와 문맥을 학습할 수 있습니다.

Word2Vec을 파이썬으로 구현하는 방법

여기서는 gensim이라는 오픈 소스 라이브러리를 사용하는 방법을 소개하겠습니다. gensim은 자연어 처리와 토픽 모델링 등에 유용한 도구들을 제공하는 라이브러리입니다. gensim에서 Word2Vec을 사용하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다.

1. 텍스트 데이터를 전처리하여, 문장 단위로 분리하고, 각 문장에서 토큰화(tokenization)를 수행합니다. 토큰화란 문장을 구성하는 최소 단위인 토큰(token)으로 나누는 과정입니다. 토큰은 보통 단어나 형태소 등으로 정의할 수 있습니다.
2. 전처리된 텍스트 데이터를 gensim.models.Word2Vec 클래스의 객체로 만듭니다. 이때, 원하는 파라미터를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 벡터의 차원수(size), 학습 알고리즘(method), 윈도우 크기(window), 최소 빈도수(min_count) 등을 지정할 수 있습니다.
3. Word2Vec 객체의 train 메서드를 호출하여, 텍스트 데이터로부터 단어 벡터를 학습합니다. 이때, 반복 횟수(epochs), 학습률(learning rate) 등을 설정할 수 있습니다.
4. Word2Vec 객체의 wv 속성을 통해, 학습된 단어 벡터에 접근할 수 있습니다. wv 속성은 다양한 메서드를 제공하여, 단어 벡터의 연산이나 유사도 측정 등을 수행할 수 있습니다.

다음은 gensim을 이용하여 Word2Vec을 구현하는 파이썬 코드 예시입니다.

# gensim 라이브러리를 임포트합니다.
import gensim

# 텍스트 데이터를 전처리하는 함수를 정의합니다.
def preprocess(text):
# 문장 단위로 분리합니다.
sentences = text.split(".")
# 각 문장에서 토큰화를 수행합니다. 여기서는 공백 기준으로 토큰화합니다.
tokens = [sentence.split() for sentence in sentences]
# 토큰 리스트를 반환합니다.
return tokens

# 텍스트 데이터를 준비합니다. 여기서는 임의로 작성한 예시 문장입니다.
text = "나는 오늘 김밥을 먹었다. 김밥은 밥과 김, 그리고 여러 가지 재료로 만드는 음식이다. 나는 김밥을 좋아한다."

# 텍스트 데이터를 전처리합니다.
tokens = preprocess(text)

# Word2Vec 객체를 생성합니다. 여기서는 CBOW 방식을 사용하고, 벡터의 차원수는 100, 윈도우 크기는 5, 최소 빈도수는 1로 설정합니다.
model = gensim.models.Word2Vec(tokens, method="cbow", size=100, window=5, min_count=1)

# Word2Vec 객체를 학습합니다. 여기서는 반복 횟수는 10, 학습률은 0.01로 설정합니다.
model.train(tokens, epochs=10, learning_rate=0.01)

# 학습된 단어 벡터에 접근합니다. 여기서는 "김밥"이라는 단어의 벡터를 출력합니다.
print(model.wv["김밥"])

# 단어 벡터의 연산을 수행합니다. 여기서는 "김밥"과 "밥"의 벡터를 더한 결과를 출력합니다.
print(model.wv["김밥"] + model.wv["밥"])

# 단어 벡터의 유사도를 측정합니다. 여기서는 "김밥"과 "음식"의 유사도를 출력합니다.
print(model.wv.similarity("김밥", "음식"))
```