단어 임베딩이란 무엇인가?

단어 임베딩은 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 기술로, 컴퓨터가 단어를 숫자로 표현하여 컴퓨터가 작업할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 텍스트의 학습된 숫자 표현에 널리 사용되는 접근 방식입니다.

기계는 단어를 다루는 방식에 있어 도움이 필요하기 때문에, 각 단어를 처리할 수 있도록 각 단어에 숫자 형식을 부여해야 합니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 접근 방식을 통해 수행할 수 있습니다.

• 원-핫 인코딩은 텍스트 본문의 각 단어에 고유한 숫자를 부여합니다. 이 숫자는 단어를 나타내는 이진 벡터(0과 1을 사용)로 바뀝니다.
• 카운트 기반의 표현은 텍스트 본문에 단어가 나타나는 횟수를 세고 여기에 해당 벡터를 할당합니다.
• SLIM 조합은 컴퓨터가 단어의 의미와 텍스트에 나타나는 빈도를 모두 이해할 수 있도록 이 두 가지 방법을 모두 사용합니다.

단어 임베딩은 각 단어에 숫자의 밀집 벡터(자세한 내용은 아래 참조)가 할당되는 고차원 공간을 만듭니다. 그런 다음에 컴퓨터에서 이러한 백터를 사용하여 단어들 간의 관계를 이해하고 예측합니다.

단어 임베딩은 단어를 잠재적으로 최대 1000차원의 고차원 공간에서 실수의 밀집 벡터로 표현함으로써 자연어 처리에서 작동합니다. 벡터화는 단어를 숫자 벡터로 바꾸는 과정입니다. 밀집 벡터는 대부분의 항목이 0이 아닌 벡터입니다. 이것은 0의 항목이 많은 원-핫 인코딩과 같은 희소 벡터의 반대입니다. 이 고차원 공간을 임베딩 공간이라고 합니다.

비슷한 의미를 갖거나 비슷한 맥락에서 사용되는 단어들은 비슷한 벡터를 할당받는데, 이것은 임베딩 공간에서 서로 가까이 위치한다는 의미입니다. 예를 들어, “tea”와 “coffee”는 비슷한 단어라서 서로 가까이 위치하는 반면에 "tea"와 "sea"는 철자가 비슷하더라도 의미가 다르고 자주 함께 사용되지 않기 때문에 더 멀리 떨어져 있습니다.

자연어 처리에서 단어 임베딩을 생성하는 여러 가지 방법이 있지만, 모두 말뭉치라고 하는 대량의 텍스트 데이터에 대한 훈련을 포함합니다. 말뭉치는 다양할 수 있습니다. Wikipedia와 Google News는 사전 훈련된 임베딩 말뭉치에 사용되는 두 가지 일반적인 예입니다.

말뭉치는 사전에 훈련된 다른 말뭉치가 충분한 데이터를 제공할 수 없을 때 사용 사례를 위해 특별히 설계된 맞춤 임베딩 레이어가 될 수도 있습니다. 훈련 중에, 모델은 해당 데이터의 단어 사용 패턴을 기반으로 각 단어를 고유 벡터와 연관시키는 것을 학습합니다. 이 모델은 새로운 텍스트 데이터의 단어를 밀집 벡터로 변환하는 데 사용될 수 있습니다.

단어 임베딩은 다양한 기술을 사용하여 만들 수 있습니다. 어떤 기술을 선택할지는 작업의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 데이터 세트의 크기, 데이터의 도메인, 언어의 복잡성을 고려해야 합니다. 다음은 보다 널리 사용되는 단어 임베딩 기술의 작동 방식입니다.

• Word2vec은 텍스트 말뭉치를 입력하고 벡터 세트를 출력하는 2계층 신경망 기반 알고리즘입니다(적합한 명칭이죠). 일반적으로 사용되는 Word2vec의 예는 "King – Man + Woman = Queen"입니다. "King"과 "Man" 사이의 관계, 그리고 "Man"과 "Woman" 사이의 관계를 추론함으로써, 알고리즘은 "Queen"을 "King"에 적절한 대응 단어로 식별할 수 있습니다. Word2vec은 Skip-Gram 또는 Continuous Bag of Words(CBOW) 알고리즘을 사용하여 훈련됩니다. Skip-Gram은 대상 단어로부터 컨텍스트 단어를 예측하려고 시도합니다. Continuous Bag of Words는 반대로 기능하여, 대상 단어의 컨텍스트를 사용하여 대상 단어를 예측합니다.
• GloVe(Global Vectors, 글로벌 벡터)는 단어의 의미가 텍스트의 말뭉치에서 다른 단어들과 함께 나타나는 것으로부터 추론될 수 있다는 생각에 기반을 두고 있습니다. 알고리즘은 말뭉치에서 단어가 얼마나 자주 함께 나타나는지를 포착하는 동시 발생 행렬을 만듭니다.
• fasText는 Word2vec 모델의 확장으로 단어를 개별 단어가 아닌 문자 n-gram 또는 하위 단어 단위로 표현하는 아이디어에 기반을 두고 있습니다. Skip-Gram과 유사한 모델을 사용하여 fasText는 새롭고 익숙하지 않은 어휘를 처리하는 데 도움이 되는 단어의 내부 구조에 대한 정보를 포착합니다.
• ELMo(Embeddings from Language Models, 언어 모델의 임베딩)는 단어가 나타나는 전체 컨텍스트를 분석하는 심층 신경망을 사용하기 때문에 위에서 언급한 단어 임베딩과는 다릅니다. 이를 통해 다른 임베딩 기술이 포착할 수 없는 미묘한 뉘앙스를 파악할 수 있습니다.
• TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency, 단어의 빈도 - 역 문서 빈도)는 단어 빈도(TF)에 역문서 빈도(IDF)를 곱하여 결정되는 수학적 값입니다. TF는 문서의 전체 단어 대비 문서의 대상 단어의 비율을 의미하며, IDF는 대상 단어가 포함된 문서의 수 대비 전체 문서의 비율을 로그로 나타낸 값입니다.

단어 임베딩은 자연어 처리에서 단어를 표현하는 전통적인 접근 방식에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다. 단어 임베딩은 NLP에서 표준 접근 방식이 되었으며, 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 사전 훈련된 임베딩이 많이 있습니다. 이러한 폭넓은 가용성으로 인해 연구자와 개발자가 처음부터 훈련할 필요 없이 이를 모델에 통합하는 것이 더 쉬워졌습니다.

단어 임베딩은 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 작업인 언어 모델링을 개선하기 위해 사용되었습니다. 단어를 벡터로 표현함으로써, 모델은 단어가 나타나는 컨텍스트를 더 잘 포착하고 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.

대량의 텍스트 데이터 말뭉치에 대한 신경망 훈련 과정이 감독되지 않으므로 시간과 노력을 절약할 수 있어서 단어 임베딩을 구축하는 것이 전통적인 엔지니어링 기술보다 빠를 수 있습니다. 임베딩이 훈련되면 추가 피처 엔지니어링 없이도 광범위한 NLP 작업에 대한 입력 피처로 사용할 수 있습니다.

단어 임베딩은 일반적으로 원-핫 인코딩 벡터보다 훨씬 낮은 차원을 갖습니다. 이는 저장하고 조작하는 데 더 적은 메모리와 계산 리소스가 필요하다는 것을 의미합니다. 단어 임베딩은 단어의 밀집 벡터 표현이기 때문에 희소 벡터 기술보다 단어를 더 효율적으로 표현합니다. 이는 또한 단어 간의 의미적 관계를 더 잘 포착할 수 있게 해줍니다.

단어 임베딩에는 많은 이점이 있지만, 고려해야 할 몇 가지 단점도 있습니다.

특히 큰 데이터 세트나 복잡한 모델을 사용할 때 단어 임베딩을 훈련하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 사전 훈련된 임베딩은 또한 상당한 저장 공간이 필요할 수 있으며, 이는 리소스가 제한된 애플리케이션의 경우 문제가 될 수 있습니다. 단어 임베딩은 유한한 어휘에 대해 훈련되는데, 이는 해당 어휘에 없는 단어를 표현하지 못할 수 있음을 의미합니다. 이는 어휘량이 많은 언어나 해당 애플리케이션에 특정한 용어의 경우 문제가 될 수 있습니다.

단어 임베딩에 대한 데이터 입력이 편향을 포함하는 경우, 단어 임베딩은 그러한 편향을 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 단어 임베딩은 성별, 인종 또는 다른 고정관념의 편향을 인코딩할 수 있으며, 이는 해당 단어가 사용되는 실제 상황에 영향을 미칠 수 있습니다.

GloVe 또는 Word2Vec의 신경망과 같은 기본 모델이 복잡하고 해석하기 어렵기 때문에 단어 임베딩은 종종 블랙박스로 간주됩니다.

단어 임베딩은 그 훈련 데이터가 좋은 만큼만 좋습니다. 실제로 단어 임베딩을 사용하려면 데이터가 충분한지 확인하는 것이 중요합니다. 단어 임베딩은 단어 간의 일반적인 관계를 파악하지만, 인식하기 어려운 풍자와 같은 인간의 특정 뉘앙스를 놓칠 수 있습니다.

단어 임베딩은 각 단어에 하나의 벡터를 할당하기 때문에 철자는 동일하지만 의미가 다른 단어인 동형이의어에 어려움을 겪을 수 있습니다. (예를 들어, "park"라는 단어는 야외 공간이나 주차 공간을 의미할 수 있습니다.)

단어 임베딩은 벡터 검색을 활성화하는 데 사용됩니다. 이는 정서 분석, 텍스트 분류, 언어 번역과 같은 자연어 처리 작업을 위한 기초입니다. 단어 임베딩은 기계가 단어들 사이의 의미적 관계를 인식하고 포착하는 효과적인 경로를 제공합니다. 이것은 수동 피처 엔지니어링보다 NLP 모델을 더 정확하고 효율적으로 만듭니다. 따라서, 최종 결과는 사용자에게 더 접근하기 쉽고 효과적입니다.

단어 임베딩은 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 단어 임베딩 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 정서 분석: 정서 분석은 단어 임베딩을 사용하여 텍스트를 긍정, 부정, 중립으로 분류합니다. 정서 분석은 기업에서 리뷰 및 소셜 미디어 게시물을 통해 제품에 대한 피드백을 분석하는 데 자주 사용됩니다.
• 추천 시스템: 추천 시스템은 이전 상호 작용을 바탕으로 사용자에게 제품이나 서비스를 제안합니다. 예를 들어, 스트리밍 서비스는 단어 임베딩을 사용하여 사용자의 시청 기록을 기반으로 새로운 타이틀을 추천할 수 있습니다.
• 챗봇: 챗봇은 자연어 처리를 통해 고객과 소통하며 사용자 문의에 대한 적절한 응답을 생성합니다.
• 검색 엔진: 벡터 검색은 검색 엔진에서 결과의 정확성을 높이기 위해 사용됩니다. 단어 임베딩을 사용하여 웹 페이지의 콘텐츠와 비교해 사용자 쿼리를 분석하여 더 나은 일치를 생성합니다.
• 오리지널 콘텐츠: 데이터를 읽을 수 있는 자연어로 변환하여 오리지널 콘텐츠를 생성합니다. 단어 임베딩은 제품 설명부터 경기 후 스포츠 보고서까지 다양한 콘텐츠 유형에 적용될 수 있습니다.

Elasticsearch는 정형 및 비정형 텍스트 분석을 포함한 모든 유형의 데이터를 위한 분산형 무료 개방형 검색 및 분석 엔진입니다. 빠른 검색, 미세 조정된 정확도, 효율적인 확장을 위한 강력한 분석을 위해 데이터를 안전하게 저장합니다. Elasticsearch는 데이터 수집, 보강, 저장, 분석 및 시각화를 위한 무료 개방형 도구 세트인 Elastic Stack의 핵심 구성 요소입니다.

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• NLP를 배포하는 방법: 텍스트 임베딩 및 벡터 검색
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• 텍스트 임베딩 모델을 배포하고 이를 시맨틱 검색에 사용하는 방법

• 자연어 처리(NLP): 컴퓨터와 인간 언어의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능의 하위 분야.
• 딥 러닝: 인공 신경망을 사용하여 대량의 데이터를 학습하고 예측하는 머신 러닝의 하위 집합.
• 머신 러닝(ML): 컴퓨터 시스템이 의도적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 알고리즘과 통계 모델을 사용하는 인공 지능의 한 유형.
• 정서 분석: 긍정, 부정 또는 중립과 같은 텍스트의 전반적인 감정적 어조를 결정하는 데 사용되는 NLP의 하위 필드.
• 텍스트 유사성: 두 텍스트의 상호 유사성 정도. 이것은 단어 선택, 문장 구조, 주제 등 다양한 요소를 바탕으로 결정됩니다.
• 벡터 검색: 고차원 공간의 데이터 요소를 표현하기 위해 수학적 벡터를 사용하는 검색 알고리즘의 한 유형.
• Sparse Late Interaction Models(SLIM): 정확한 예측을 하기 위해 데이터 세트의 서로 다른 기능 간의 상호 작용을 모델링하는 머신 러닝 기술.