게시일: 2024년 1월 23일
기고자: Joel Barnard
단어 임베딩은 단어를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 방법으로, 벡터 간의 거리와 방향은 해당 단어 간의 유사성과 관계를 반영합니다.
텍스트를 표현하기 위한 임베딩의 개발은 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 단어 임베딩은 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등과 같은 작업에 필수적인 요소가 되었습니다.
원핫 인코딩과 같이 기계가 이해할 수 있는 방식으로 단어를 표현하는 기존의 방법은 각 단어를 어휘의 크기와 동일한 차원을 가진 희소 벡터로 표현합니다. 여기서는 벡터의 한 요소만 "hot"(1로 설정)이 되며, 이는 해당 단어의 존재를 나타냅니다. 이 접근 방식은 간단하지만 차원의 저주에 시달리고 의미 정보가 부족하며 단어 간의 관계를 포착하지 못합니다.
반면에 단어 임베딩은 종종 신경망을 기반으로 하는 머신 러닝 기술을 사용하여 훈련되는 연속 값을 가진 밀집된 벡터입니다. 이 아이디어는 의미론적 의미와 단어 간의 관계를 인코딩하는 표현을 학습하는 것입니다. 단어 임베딩은 모델을 많은 양의 텍스트 데이터에 노출하고 단어가 나타나는 컨텍스트에 따라 벡터 표현을 조정하여 학습됩니다.
단어 임베딩을 훈련하는 데 널리 사용되는 방법 중 하나는 신경망을 사용하여 주어진 컨텍스트에서 대상 단어의 주변 단어를 예측하는 Word2Vec입니다. 널리 사용되는 또 다른 접근 방식은 글로벌 통계를 활용하여 임베딩을 생성하는 GloVe(Global Vectors for Word Representation)입니다.
단어 임베딩은 기계 학습 알고리즘이 기존 방법에 비해 더 미묘한 방식으로 단어 간의 의미 관계를 이해하고 처리할 수 있도록 하기 때문에 NLP 작업에 매우 중요한 것으로 입증되었습니다.
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단어 임베딩은 단어의 표현을 향상시키고 의미 관계를 포착하기 위해 다음과 같은 다양한 NLP 작업에 사용됩니다.
단어 임베딩은 감정 분석, 스팸 탐지 및 주제 분류와 같은 텍스트 분류 작업의 기능으로 자주 사용됩니다.
단어 임베딩은 텍스트에서 엔터티(예: 사람, 조직, 위치 이름)를 정확하게 식별하고 분류하여 모델이 단어 간의 컨텍스트와 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.
기계 번역 시스템에서 단어 임베딩은 언어에 구애받지 않는 방식으로 단어를 표현하는 데 도움이 되므로 모델이 원본 언어와 대상 언어의 단어 간의 의미 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
정보 검색 시스템에서 단어 임베딩을 사용하면 사용자 쿼리를 관련 문서와 보다 정확하게 일치시킬 수 있어 검색 엔진 및 추천 시스템의 효율성이 향상됩니다.
단어 임베딩은 질문이 제기되고 답변이 발견되는 컨텍스트에 대한 이해를 향상시켜 질문 답변 시스템의 성공에 기여합니다.
단어 임베딩을 사용하면 관련 문서 클러스터링, 유사한 문서 찾기, 또는 텍스트 콘텐츠를 기반으로 유사한 항목 추천과 같은 작업을 위해 단어 또는 문서 간의 의미론적 유사성을 측정할 수 있습니다.
언어 모델링 및 자동 인코더와 같은 텍스트 생성 작업에서 단어 임베딩은 입력 텍스트를 나타내고 일관되고 컨텍스트상 관련된 출력 시퀀스를 생성하는 데 종종 사용됩니다.
단어 임베딩은 단어 유사성 작업(예: 주어진 단어와 유사한 단어 찾기) 및 단어 비유 작업(예: "왕"에는 "여왕"을 "남자"는 "여자"로)을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
사전 학습된 단어 임베딩은 BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 및 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같은 고급 언어 표현 모델을 사전 학습하기 위한 기초 역할을 합니다.
2000년대에 연구자들은 신경망을 사용하여 연속적인 공간에 있는 단어 간의 관계를 모델링하는 신경언어 모델(NLM)을 탐구하기 시작했습니다. 이러한 초기 모델은 이후 단어 임베딩 개발을 위한 토대를 마련했습니다.
Bengioet al.(2003)은 언어 모델링을 위한 피드포워드 신경망을 도입했습니다. 이러한 모델은 단어의 분산된 표현을 캡처할 수 있었지만 대규모 어휘를 처리하는 데는 한계가 있었습니다.
Mnih 및 Hinton(2009)을 포함한 연구자들은 단어의 분산 표현을 학습하기 위한 확률 모델을 탐색했습니다. 이러한 모델은 단어 간의 의미 관계를 포착하는 데 중점을 두었으며 단어 임베딩을 향한 중요한 단계였습니다.
2013년 Google의 Tomas Mikolov와 그의 동료들이 도입한 Word2Vec 모델은 중요한 돌파구를 마련했습니다. Word2Vec은 대규모 말뭉치에서 단어 임베딩을 효율적으로 학습하는 연속 단어 가방(CBOW)과 연속 스킵 그램(Continuous Skip-gram)의 두 가지 모델을 활용하며, 단순성과 효율성으로 인해 널리 채택되었습니다.
2014년에 Pennington 등이 소개한 GloVe(단어 표현을 위한 글로벌 벡터)는 글로벌 통계(단어 동시 발생 빈도)를 사용하여 단어의 벡터 표현을 학습하는 아이디어를 기반으로 합니다. 다양한 NLP 응용 프로그램에서 사용되었으며 의미론적 관계를 캡처하는 기능으로 유명합니다.
오늘날 딥 러닝이 부상하면서 임베딩 레이어는 NLP 작업을 위한 신경망 아키텍처의 표준 구성 요소가 되었습니다. 이제 임베딩은 단어뿐만 아니라 엔터티, 구문 및 기타 언어 단위에도 사용됩니다. 대부분 단어 임베딩 덕분에 순환 신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 네트워크, 언어 모델 임베딩(ELMo), BERT, ALBERT(가벼운 BERT) 및 GPT 같은 언어 모델이 빠른 속도로 진화할 수 있었습니다.
단어 임베딩의 주요 목표는 의미 체계 관계와 문맥 정보를 캡처하는 방식으로 단어를 표현하는 것입니다. 이러한 벡터는 연속 벡터 공간에서의 수치 표현이며, 벡터의 상대적 위치는 단어 간의 의미론적 유사성과 관계를 반영합니다.
벡터가 단어를 나타내는 데 사용되는 이유는 신경망을 포함한 대부분의 머신 러닝 알고리즘이 일반 텍스트를 원시 형식으로 처리할 수 없기 때문입니다. 모든 작업을 수행하려면 숫자를 입력해야 합니다.
단어 임베딩을 만드는 프로세스에는 대규모 텍스트 모음(예: Wikipedia 또는 Google 뉴스)에 대한 모델 학습이 포함됩니다. 말뭉치는 텍스트를 단어로 토큰화하고, 불용어와 문장 부호를 제거하고, 기타 텍스트 정리 작업을 수행하여 전처리됩니다.
슬라이딩 컨텍스트 창이 텍스트에 적용되고 각 대상 단어에 대해 창 내의 주변 단어가 컨텍스트 단어로 간주됩니다. 단어 임베딩 모델은 컨텍스트 단어를 기반으로 대상 단어를 예측하도록 학습되거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이를 통해 모델은 다양한 언어 패턴을 캡처하고 각 단어에 고유한 벡터를 할당할 수 있으며, 이는 연속적인 벡터 공간에서 단어의 위치를 나타냅니다. 비슷한 의미를 가진 단어들은 서로 가깝게 배치되며, 벡터 사이의 거리와 방향은 유사성의 정도를 인코딩합니다.
학습 프로세스에는 문맥에서 예측된 단어와 실제 단어 간의 차이를 최소화하기 위해 임베딩 모델의 매개 변수를 조정하는 작업이 포함됩니다.
다음은 각 단어가 3차원 벡터로 표시되는 매우 작은 말뭉치(6단어)에 대한 단어 임베딩의 간단한 예입니다.
고양이 [0.2, -0.4, 0.7]
개 [0.6, 0.1, 0.5]
사과 [0.8, -0.2, -0.3]
오렌지 [0.7, -0.1, -0.6]
행복함 [-0.5, 0.9, 0.2]
슬픔 [0.4, -0.7, -0.5]
이 예제에서 각 단어(예: "고양이", "개", "사과")는 고유한 벡터와 연결됩니다. 벡터의 값은 연속된 3차원 벡터 공간에서 단어의 위치를 나타냅니다. 유사한 의미나 컨텍스트를 가진 단어는 유사한 벡터 표현을 가질 것으로 예상됩니다. 예를 들어 "고양이" 및 "개"의 벡터는 의미 관계를 반영하여 서로 가깝게 배치되어 있습니다. 마찬가지로 "행복함"와 "슬픔"의 벡터는 반대 방향을 가지며 대조적인 의미를 나타냅니다.
위의 예는 설명을 위해 매우 단순화되었습니다. 실제 단어 임베딩에는 일반적으로 의미의 더 복잡한 관계와 뉘앙스를 포착하기 위해 수백 개의 차원이 있습니다.
단어 임베딩은 NLP의 기본 도구가 되어 단어와 구문의 기본 의미에 부합하는 방식으로 언어를 이해하고 표현하기 위한 기반을 제공합니다.
다음은 단어 임베딩을 사용하여 NLP를 발전시키는 데 도움이 되는 강력한 기술을 만든 몇 가지 주요 개념과 개발입니다.
분포 가설은 비슷한 의미를 가진 단어가 비슷한 컨텍스트에서 발생하는 경향이 있다고 가정합니다. 이 개념은 단어 동시 발생 패턴을 분석하여 의미론적 관계를 포착하는 것을 목표로 하기 때문에 많은 단어 임베딩 모델의 기초를 형성합니다.
기존의 원-핫 인코딩과 달리 단어 임베딩은 더 낮은 차원의 조밀한 벡터입니다. 이를 통해 계산 복잡성과 메모리 요구 사항이 줄어들어 대규모 NLP 애플리케이션에 적합합니다.
단어 임베딩은 단어 간의 의미 관계를 캡처하여 모델이 유사한 단어가 서로 가까운 연속 벡터 공간에서 단어를 이해하고 표현할 수 있도록 합니다. 이러한 의미론적 표현을 통해 언어를 보다 미묘한 차이로 이해할 수 있습니다.
단어 임베딩은 주어진 컨텍스트에서 동시에 발생하는 단어를 고려하여 컨텍스트 정보를 캡처합니다. 이렇게 하면 모델이 주변 단어를 기반으로 단어의 의미를 이해하여 구문과 문장을 더 잘 표현할 수 있습니다.
단어 임베딩은 컨텍스트에 따라 단어를 표현하는 방법을 배우기 때문에 보이지 않는 단어나 희귀한 단어로 일반화됩니다. 이는 다양하고 진화하는 어휘로 작업할 때 특히 유용합니다.
주파수 기반 및 예측 기반 임베딩 방법은 단어 임베딩의 맥락에서 두 가지 광범위한 범주의 접근 방식을 나타냅니다. 이러한 방법은 주로 단어에 대한 벡터 표현을 생성하는 방식이 다릅니다.
빈도 기반 임베딩
빈도 기반 임베딩은 말뭉치의 단어 빈도에서 파생된 단어 표현을 나타냅니다. 이러한 임베딩은 단어의 중요성이나 중요성이 텍스트에서 얼마나 자주 발생하는지를 통해 유추할 수 있다는 아이디어를 기반으로 합니다.
빈도 기반 임베딩의 한 가지 예는 용어 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)입니다. TF-IDF는 특정 문서 내에서 빈도가 높으면서도 전체 말뭉치에서 상대적으로 드문 단어를 강조 표시하도록 설계되어 특정 문서에 중요한 용어를 식별하는 데 도움이 됩니다.
문서의 용어(단어)에 대한 TF-IDF 점수는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.
TF-IDF (t,d,D) = TF(t,d) x IDF(t, D)
TF-IDF의 응용 분야에는 정보 검색, 문서 순위 지정, 텍스트 요약 및 텍스트 마이닝이 포함됩니다.
빈도 기반 임베딩은 간단하고 이해하기 쉽지만 고급 예측 기반 임베딩이 제공하는 의미 체계 정보 및 컨텍스트 인식의 깊이가 부족합니다.
예측 기반 임베딩
예측 기반 임베딩은 단어 컨텍스트 또는 인접 단어의 특정 측면을 예측하도록 학습된 모델에서 파생된 단어 표현입니다. 단어 발생 통계에 초점을 맞추는 빈도 기반 임베딩과 달리 예측 기반 임베딩은 의미 관계와 컨텍스트 정보를 캡처하여 단어의 의미를 더 풍부하게 표현합니다.
예측 기반 임베딩은 동의어를 구별하고 다의어(단어의 여러 의미)를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 예측 기반 임베딩의 벡터 공간 속성을 사용하면 단어 유사성 측정 및 유추 해결과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예측 기반 임베딩은 또한 보이지 않는 단어나 컨텍스트에 대해 잘 일반화할 수 있으므로 어휘를 벗어난 용어도 잘 처리할 수 있습니다.
예측 기반 방법, 특히 Word2Vec 및 GloVe(아래에서 설명)와 같은 방법은 풍부한 의미론적 의미를 포착하고 다양한 NLP 작업으로 잘 일반화할 수 있는 능력으로 인해 단어 임베딩 분야에서 지배적인 방법이 되었습니다.
2013년 Tomas Mikolov를 비롯한 구글 연구팀이 개발한 Word2Vec(워드 투 벡터)은 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝 모델에서 단어 임베딩을 학습하기 위한 기본 기술이 되었습니다.
Word2Vec은 벡터 표현을 생성하기 위한 두 가지 주요 모델인 연속 단어 가방(CBOW)과 연속 스킵 그램(Continuous Skip-gram)으로 구성됩니다.
Word2Vec의 컨텍스트에서 연속 단어 모음(CBOW) 모델은 주어진 창 내의 주변 컨텍스트 단어를 기반으로 대상 단어를 예측하는 것을 목표로 합니다. 컨텍스트 단어를 사용하여 대상 단어를 예측하고 학습된 임베딩은 단어 간의 의미 관계를 캡처합니다.
반면 연속 스킵 그램 모델은 목표 단어를 입력으로 사용해 주변 컨텍스트 단어를 예측하는 것을 목표로 합니다.
문장에 일련의 단어가 주어지면 CBOW 모델은 고정된 수의 컨텍스트 단어(대상 단어를 둘러싼 단어)를 입력으로 사용합니다. 각 컨텍스트 단어는 공유 임베딩 계층을 통해 임베딩(벡터)으로 표현됩니다. 이러한 임베딩은 학습 과정에서 학습됩니다.
개별 컨텍스트 단어 임베딩은 일반적으로 합산 또는 평균을 구하여 집계됩니다. 이 집계된 표현은 다음 계층에 대한 입력으로 사용됩니다.
그런 다음 집계된 표현은 소프트맥스 활성화 함수를 사용하여 대상 단어를 예측하는 데 사용됩니다. 모델은 어휘에 대한 예측된 확률 분포와 대상 단어에 대한 실제 분포(원핫 인코딩된 표현) 간의 차이를 최소화하도록 학습됩니다.
CBOW 모델은 대상 단어를 정확하게 예측하는 기능에 따라 임베딩 계층의 가중치를 조정하여 학습됩니다.
연속 스킵 그램 모델은 학습 데이터를 사용하여 대상 단어의 임베딩을 기반으로 문맥 단어를 예측합니다. 구체적으로, 어휘에 대한 확률 분포를 출력하여 대상 단어가 주어진 문맥에서 각 단어가 포함될 가능성을 나타냅니다.
학습 목표는 대상 단어가 주어졌을 때 실제 컨텍스트 단어의 가능성을 최대화하는 것입니다. 여기에는 예측 확률과 컨텍스트 단어의 실제 분포 간의 차이를 최소화하기 위해 임베딩 계층의 가중치를 조정하는 작업이 포함됩니다. 또한 이 모델은 유연한 컨텍스트 창 크기를 허용합니다. 작업의 특정 요구 사항에 따라 조정할 수 있으므로 사용자가 로컬 및 글로벌 컨텍스트 관계를 모두 캡처할 수 있습니다.
스킵 그램 모델은 기본적으로 대상 단어에서 "건너뛰기"하여 문맥을 예측하므로 단어 간의 의미 관계와 유사성을 캡처하는 데 특히 효과적입니다.
장점 및 제한 사항
Word2Vec에서 사용하는 두 모델 모두 고유한 장점과 제한 사항이 있습니다. 스킵 그램은 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하는 데 효과적이며 희귀 단어를 잘 나타내는 것으로 밝혀졌습니다. 반면에 CBOW는 더 빠르고 보다 자주 사용되는 단어에 대해 더욱 나은 표현을 제공합니다.
Word2Vec은 한 단어가 여러 의미를 갖는 다의어를 효과적으로 처리하지 못한다는 한계가 있습니다. 모델은 다의적 단어의 다양한 의미의 표현을 평균화하거나 혼합할 수 있습니다. Word2Vec은 또한 단어를 원자 단위로 취급하고 하위 단어 정보를 캡처하지 않습니다.
이러한 한계점을 해결하는 것이 Word2Vec의 일부 단점을 극복하는 것을 목표로 하는 FastText, GloVe 및 트랜스포머 기반 모델(아래 설명 참조)과 같은 고급 모델을 개발하는 동기가 되었습니다.
GloVe(단어 표현을 위한 글로벌 벡터)는 말뭉치에서 단어 동시 발생 패턴에 대한 전역 통계 정보를 캡처하도록 설계된 단어 임베딩 모델입니다.
2014년 Jeffrey Pennington, Richard Socher 및 Christopher D. Manning이 도입한 GloVe 모델은 로컬 컨텍스트에만 초점을 맞추기보다는 글로벌 정보의 사용을 강조한다는 점에서 Word2Vec과 다릅니다.
GloVe는 전체 말뭉치에서 단어 동시 발생에 대한 글로벌 통계가 단어 의미를 포착하는 데 중요하다는 아이디어를 기반으로 합니다. 개별 단어의 로컬 컨텍스트에서뿐만 아니라 전체 데이터 세트에서 단어가 서로 얼마나 자주 함께 발생하는지 고려합니다.
이 모델은 예측된 동시 발생 확률과 말뭉치 통계에서 파생된 실제 확률 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다.
GloVe는 전역 통계에 의존하고 단어 벡터를 학습하기 위해 행렬 분해 기술을 사용하기 때문에 다른 방법에 비해 계산 효율적입니다. 이 모델은 대규모 컴퓨팅 리소스 없이도 대규모 말뭉치에 대해 학습할 수 있습니다.
GloVe는 학습 프로세스에 대한 다양한 단어 쌍의 영향을 제어하기 위해 단어 쌍에 대한 스칼라 가중치를 도입합니다. 이러한 가중치는 매우 빈번하거나 드문 단어 쌍이 학습된 임베딩에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다.
훈련 메커니즘
대상 단어가 주어지거나 그 반대의 경우 컨텍스트 단어를 예측하는 데 중점을 둔 Word2Vec 모델(CBOW 및 Skip-gram)과 달리 GloVe는 동시 발생 확률을 기반으로 단어 벡터를 최적화하는 다른 접근 방식을 사용합니다. 훈련 프로세스는 단어 간의 의미 관계를 효과적으로 포착하는 임베딩을 학습하도록 설계되었습니다.
첫 번째 단계는 말뭉치에서 단어가 얼마나 자주 함께 나타나는지를 나타내는 동시 발생 행렬을 구성하는 것입니다.
다음은 단어 벡터와 동시 발생 확률 간의 관계를 설명하는 목적 함수를 공식화하는 것입니다.
목적 함수는 경사하강법 또는 다른 최적화 알고리즘을 사용하여 최적화됩니다. 목표는 단어 벡터와 편향을 조정하여 예측된 로그 동시 발생 확률과 실제 로그 동시 발생 확률 간의 제곱 차이를 최소화하는 것입니다.
애플리케이션 및 사용 사례
사용자는 사전 학습된 GloVe 임베딩을 다운로드하여 특정 애플리케이션에 맞게 미세 조정하거나 직접 사용할 수 있습니다.
GloV 임베딩은 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등과 같은 NLP 작업에 널리 사용됩니다.
GloVe는 글로벌 의미 체계 관계를 캡처하고, 단어의 전체 컨텍스트를 이해하며, 동시 발생 통계를 활용하는 것이 자연어 처리 작업의 성공에 중요한 시나리오에서 탁월합니다.
Word2Vec과 GloVe의 성공은 FastText, BERT 및 GPT와 같은 보다 정교한 언어 표현 모델에 대한 추가 연구에 영감을 주었습니다. 이러한 모델은 하위 단어 임베딩, 어텐션 메커니즘 및 트랜스포머를 활용하여 고차원 임베딩을 효과적으로 처리합니다.
하위 단어 임베딩
FastText와 같은 하위 단어 임베딩은 단어를 하위 단어 단위의 조합으로 표현하여 더 많은 유연성을 제공하고 드물거나 어휘를 벗어난 단어를 처리합니다. 하위 단어 임베딩은 단어 임베딩의 견고성과 적용 범위를 개선합니다.
GloVe와 달리 FastText는 각 단어를 단어 전체가 아닌 문자 n-gram으로 구성된 것으로 처리하여 단어를 포함합니다. 이 기능을 사용하면 희귀 단어뿐만 아니라 어휘 외 단어도 학습할 수 있습니다.
어텐션 메커니즘 및 트랜스포머
어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델은 문맥 정보와 단어 간의 양방향 관계를 고려하여 고급 언어 표현으로 이어집니다.
어텐션 메커니즘은 예측을 할 때 입력 시퀀스의 특정 부분에 초점을 맞추는 신경망의 능력을 향상시키기 위해 도입되었습니다. 입력의 모든 부분을 동등하게 처리하는 대신, 어텐션 메커니즘을 사용하면 모델이 입력의 관련 부분에 선택적으로 주의를 기울일 수 있습니다.
트랜스포머는BERT, GPT, T5(텍스트-텍스트 전송 트랜스포머) 등 NLP의 다양한 최신 모델의 근간이 되었습니다. 이는 언어 모델링, 기계 번역, 텍스트 생성 및 질문 답변과 같은 작업에서 탁월한 능력을 발휘합니다.
트랜스포머는 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 시퀀스에서 서로 다른 단어 간의 관계를 캡처합니다. 이 메커니즘을 사용하면 각 단어가 시퀀스의 다른 모든 단어에 주의를 기울여 장거리 종속성을 캡처할 수 있습니다.
트랜스포머는 RNN에 비해 훈련 중에 더 많은 병렬화를 허용하며 계산 효율적입니다.
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Python은 임베딩에 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Python은 복잡하지 않은 프로그래밍 언어로 이 가이드에서는 Python을 시작하기 위해 알아야 할 몇 가지 기본 개념을 소개합니다.