텍스트 분류란 무엇인가?

텍스트 분류는 텍스트 문서나 문장을 사전 정의된 클래스나 카테고리로 분류하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 텍스트의 내용과 의미를 분석한 다음, 텍스트 라벨링을 사용하여 가장 적절한 라벨을 할당합니다.

텍스트 분류의 실제 적용에는 정서 분석(리뷰에서 긍정적이거나 부정적인 감정 결정), 스팸 탐지(예: 정크 이메일 발견) 및 주제 분류(예: 뉴스 기사를 관련 주제로 구성)가 포함됩니다. 텍스트 분류는 컴퓨터가 대량의 비정형 텍스트를 이해하고 구성할 수 있도록 함으로써 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 콘텐츠 필터링, 추천 시스템, 고객 피드백 분석 등의 작업이 단순화됩니다.

발생할 수 있는 텍스트 분류 유형은 다음과 같습니다.

텍스트 정서 분석은 텍스트에서 표현된 정서나 감정을 파악하여 일반적으로 긍정적, 부정적 또는 중립으로 분류합니다. 이는 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백을 분석하는 데 사용됩니다.

텍스트 정서 분석과 관련된 독성 감지는 온라인에서 공격적이거나 유해한 언어를 식별합니다. 이는 온라인 커뮤니티의 관리자가 온라인 토론, 댓글 또는 소셜 미디어 게시물에서 존중받는 디지털 환경을 유지하는 데 도움이 됩니다.

의도 인식은 사용자의 텍스트 입력 이면에 있는 목적(또는 의도)을 이해하는 데 사용되는 텍스트 정서 분석의 또 다른 하위 집합입니다. 챗봇과 가상 비서는 종종 의도 인식을 사용하여 사용자 쿼리에 응답합니다.

이진 분류는 텍스트를 두 클래스 또는 카테고리 중 하나로 분류합니다. 일반적인 예로는 이메일이나 메시지와 같은 텍스트를 스팸 또는 적법한 카테고리로 분류하여 원치 않는 잠재적으로 유해한 콘텐츠를 자동으로 필터링하는 스팸 메일 분류하기가 있습니다.

다중 클래스 분류는 텍스트를 3개 이상의 개별 클래스 또는 카테고리로 분류합니다. 이를 통해 뉴스 기사, 블로그 게시물, 연구 논문 등의 콘텐츠에서 정보를 더 쉽게 구성하고 검색할 수 있습니다.

다중 클래스 분류와 관련된 주제 분류는 문서나 기사를 사전 정의된 주제나 테마로 그룹화합니다. 예를 들어, 뉴스 기사는 정치, 스포츠, 연예 등의 주제로 분류될 수 있습니다.

언어 식별은 텍스트가 작성되는 언어를 파악합니다. 이는 다국어 컨텍스트 및 언어 기반 애플리케이션에 유용합니다.

개체명 인식은 사람 이름, 조직, 위치, 날짜 등 텍스트 내에서 명명된 개체를 식별하고 분류하는 데 중점을 둡니다.

질문 분류는 예상 답변 유형을 기준으로 질문을 분류하는 작업을 다루며, 이는 검색 엔진 및 질문 답변 시스템에 유용할 수 있습니다.

텍스트 분류 프로세스에는 데이터 수집에서부터 모델 배포에 이르까지 여러 단계가 포함됩니다. 작동 방식에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.

1단계: 데이터 수집
텍스트 라벨링 프로세스를 위해 해당 카테고리가 포함된 텍스트 문서 세트를 수집합니다.

2단계: 데이터 전처리
불필요한 기호를 제거하고 소문자로 변환하고 구두점과 같은 특수 문자를 처리하여 텍스트 데이터를 정리하고 준비합니다.

3단계: 토큰화
텍스트를 토큰으로 나눕니다. 토큰은 단어와 같은 작은 단위입니다. 토큰은 개별적으로 검색 가능한 부분을 생성하여 일치 항목과 연결을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 단계는 사용자 의도에 따라 결과를 제공하는 벡터 검색 및 시맨틱 검색에 특히 유용합니다.

4단계: 특징 추출
머신 러닝 모델이 이해할 수 있는 숫자 표현으로 텍스트를 변환합니다. 몇 가지 일반적인 방법에는 단어 출현 빈도(Bag-of-Words라고도 함)를 세거나 단어 임베딩을 사용하여 단어 의미를 캡처하는 것이 포함됩니다.

5단계: 모델 훈련
이제 데이터가 정리되고 전처리되었으므로 이를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련할 수 있습니다. 모델은 텍스트의 특징과 해당 카테고리 간의 패턴과 연관성을 학습합니다. 이는 미리 레이블이 지정된 예를 사용하여 텍스트 라벨링 규칙을 이해하는 데 도움이 됩니다.

6단계: 텍스트 라벨링
별도의 새 데이터 세트를 만들어 텍스트 라벨링 및 새 텍스트 분류를 시작합니다. 텍스트 라벨링 프로세스에서, 모델은 데이터 수집 단계에서 텍스트를 미리 정해진 카테고리로 분리합니다.

7단계: 모델 평가
텍스트 라벨링 프로세스에서 훈련된 모델의 성능을 자세히 살펴보고, 보이지 않는 텍스트를 얼마나 잘 분류할 수 있는지 확인합니다.

8단계: 하이퍼파라미터 튜닝
모델 평가 진행 방식에 따라, 모델 설정을 조정하여 성능을 최적화할 수 있습니다.

9단계: 모델 배포
학습되고 조정된 모델을 사용하여 새로운 텍스트 데이터를 적절한 카테고리로 분류합니다.

텍스트 분류는 컴퓨터가 대량의 텍스트 데이터를 자동으로 분류하고 이해할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다. 디지털 세계에서 우리는 항상 엄청난 양의 텍스트 정보를 접하게 됩니다. 이메일, 소셜 미디어, 리뷰 등을 생각해 보세요. 텍스트 분류를 사용하면 기계가 텍스트 라벨링을 사용하여 이 비정형 데이터를 의미 있는 그룹으로 구성할 수 있습니다. 텍스트 분류는 접근할 수 없는 콘텐츠를 이해함으로써 효율성을 높이고 의사 결정을 더 쉽게 하며 사용자 경험을 향상시킵니다.

텍스트 분류 사용 사례는 다양한 전문 환경에 걸쳐 있습니다. 다음은 발생할 수 있는 실제 사용 사례입니다.

• 고객 지원 티켓을 자동화 및 분류하고 우선순위를 정하며 해결을 위해 적절한 팀에 라우팅합니다.
• 고객 피드백, 설문조사 응답, 온라인 토론을 분석하여 시장 동향과 소비자 선호도를 파악합니다.
• 소셜 미디어 언급 및 온라인 리뷰를 추적하여 브랜드 평판과 정서를 모니터링합니다.
• 텍스트 라벨링 또는 태그를 사용하여 웹사이트 및 전자 상거래 플랫폼의 콘텐츠를 구성하고 태그를 지정하면, 콘텐츠를 더 쉽게 검색할 수 있어 고객의 사용자 경험이 향상됩니다.
• 특정 키워드 및 기준을 기반으로 소셜 미디어 및 기타 온라인 소스에서 잠재적인 판매 리드를 식별합니다.
• 경쟁사의 리뷰와 피드백을 분석하여 경쟁사의 강점과 약점에 대한 인사이트를 얻습니다.
• 텍스트 라벨링을 사용하여 상호 작용 및 피드백을 기반으로 고객을 분류하여 마케팅 전략과 캠페인을 맞춤화합니다.
• 텍스트 라벨링 패턴 및 이상 징후(이상 징후 탐지라고도 함)를 기반으로 금융 시스템의 사기 활동 및 거래를 탐지합니다.

텍스트 분류에 사용되는 몇 가지 기술과 알고리즘은 다음과 같습니다.

• Bag-of-Words(BoW)는 순서를 고려하지 않고 단어 출현 빈도를 계산하는 간단한 기술입니다.
• 단어 임베딩은 단어를 다차원 공간에 표시된 수치 표현으로 변환하여 단어 간의 복잡한 관계를 포착하는 다양한 기술을 활용합니다.
• 결정 트리는 결정 노드와 리프의 트리와 같은 구조를 생성하는 머신 러닝 알고리즘입니다. 각 노드는 단어의 존재 여부를 테스트하여 트리가 텍스트 데이터의 패턴을 학습하는 데 도움이 됩니다.
• 랜덤 포레스트는 여러 의사 결정 트리를 결합하여 텍스트 분류의 정확성을 높이는 방법입니다.
• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 단어의 맥락을 이해할 수 있는 정교한 트랜스포머 기반 분류 모델입니다.
• Naive Bayes는 문서에서 단어의 출현을 기반으로 특정 문서가 특정 클래스에 속할 확률을 계산합니다. 각 클래스에 각 단어가 나타날 가능성을 추정하고 베이즈 정리(확률 이론의 기본 정리)를 사용하여 이러한 확률을 결합하여 예측합니다.
• SVM(Support Vector Machine)은 이진 분류 및 다중 클래스 분류 작업에 사용되는 머신 러닝 알고리즘입니다. SVM은 고차원 특징 공간에서 다양한 클래스의 데이터 포인트를 가장 잘 분리하는 초평면을 찾습니다. 이는 보이지 않는 새로운 텍스트 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 데 도움이 됩니다.
• TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 전체 데이터 세트와 비교하여 문서 내 단어의 중요도를 측정하는 방법입니다.

텍스트 분류의 평가 메트릭은 다양한 방식으로 모델의 성능을 측정하는 데 사용됩니다. 몇 가지 일반적인 평가 메트릭은 다음과 같습니다.

정확성
전체 샘플 중 올바르게 분류된 텍스트 샘플의 비율입니다. 이는 모델의 정확성에 대한 전반적인 측정값을 제공합니다.

정밀도
모든 예측된 양성 샘플 중에서 올바르게 예측된 양성 샘플의 비율입니다. 이는 예측된 긍정적 사례 중 실제로 몇 개가 정확했는지를 나타냅니다.

재현율(또는 민감도)
모든 실제 양성 샘플 중 올바르게 예측된 양성 샘플의 비율입니다. 모델이 긍정적인 사례를 얼마나 잘 식별하는지 측정합니다.

F1 점수
정밀도와 재현율을 결합한 균형 잡힌 측정값으로, 불균형 클래스가 발견될 때 모델 성능에 대한 전반적인 평가를 제공합니다.

수신자 조작 특성(ROC) 곡선 아래 영역(AUC-ROC)
다양한 클래스를 구별하는 모델의 능력을 그래픽으로 표현한 것입니다. 이는 이진 분류에 특히 유용합니다.

혼동 행렬
정탐(true positives, true negatives), 오탐(false positives), 미탐(false negatives)의 수를 보여주는 표입니다. 모델 성능에 대한 자세한 분석을 제공합니다.

결국, 목표는 특정 요구 사항에 따라 높은 정확성, 정밀도, 재현율 및 F1 점수를 갖춘 텍스트 분류 모델을 선택하는 것입니다. AUC-ROC 및 혼동 행렬은 다양한 분류 임계값을 처리하는 모델의 능력에 대한 유용한 인사이트를 제공하고 성능을 더 잘 이해할 수 있도록 해줍니다.

텍스트 분류의 미래 추세는 개방형 AI에서부터 산업별 도구에 이르기까지 다양합니다. 머신 러닝 기술이 확장됨에 따라 텍스트 분류 기능도 확장될 것입니다. 예를 들어, 최첨단 도구와 기술에 대한 접근성이 높아짐에 따라, 텍스트 분류 기능도 더욱 다양해져야 합니다. 글로벌 애플리케이션에서 증가하는 다국어 지원 요구를 지원하고 동일한 데이터 세트에서 여러 언어를 효과적으로 분석하기 위해 곧 다국어 텍스트 분류가 등장하게 될 것입니다. 모델이 법률, 의료, 금융과 같은 산업에 맞춰 더 구체적이고 더 정확한 분류를 제공하도록 훈련됨에 따라, 도메인별 텍스트 분류도 시작될 예정입니다.

물론 텍스트 분류 추세는 새로운 AI 기능에 도움이 될 것입니다. AI 애플리케이션이 널리 보급됨에 따라, 투명하고 해석 가능한 텍스트 분류 모델에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 설명 가능한 AI(Explainable AI)에는 모델 예측 이면의 추론을 이해하기 위한 설명 가능성 방법을 통합하는 것이 포함됩니다.

딥 러닝 모델(예: CNN(콘벌루션 신경망)과 RNN(순환 신경망) 및 하이브리드 모델은 텍스트 분류에 적용되고 있는 신경망 아키텍처입니다. CNN은 주로 이미지 처리 작업에 사용되며, RNN은 순차적 데이터를 처리하도록 설계되었지만, 둘 다 텍스트 패턴을 성공적으로 이해하는 능력을 보여주었습니다. 하이브리드 모델은 여러 아키텍처(예: CNN, RNN 및 BERT와 같은 트랜스포머 기반 모델)를 결합하여 더 나은 텍스트 분류를 위해 다양한 접근 방식의 장점을 활용합니다.

향후 연구에서는 텍스트 분류 모델이 레이블이 지정된 더 소량의 예로 학습할 수 있는 기술(퓨샷 학습(Few-Shot Learning))이나 훈련 중에 본 적이 없는 클래스에서까지 텍스트 분류를 수행하는 기술(제로샷 학습(Zero-Shot Learning))을 탐색할 수도 있습니다. 두 가지 모두 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 의존도를 크게 줄여 텍스트 분류를 새로운 작업에 더 확장하고 적응할 수 있게 만들 수 있습니다.

텍스트 분류는 Elastic Search 솔루션에서 찾을 수 있는 많은 자연어 처리 기능 중 하나입니다. Elasticsearch를 사용하면 비정형 텍스트를 분류하고, 여기에서 정보를 추출하고, 비즈니스 요구 사항에 빠르고 쉽게 적용할 수 있습니다.

검색을 위해서든, Observability를 위해서든, 보안을 위해서든 필요하시면, Elastic을 통해 텍스트 분류를 활용하여 여러분의 비즈니스를 위한 정보를 보다 효율적으로 추출하고 구성할 수 있습니다.

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