임베딩의 이해: 컴퓨터가 글을 이해하는 방법

임베딩의 이해: 컴퓨터가 글을 이해하는 방법

서론

컴퓨터는 숫자밖에 다루지 못합니다. 그렇다면 어떻게 글을 이해할 수 있을까요? 이 글에서는 컴퓨터가 글을 이해하는 과정, 즉 임베딩에 대해 알아보겠습니다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝을 이용한 초기 결과들을 중심으로 살펴보겠습니다.

컴퓨터와 숫자

컴퓨터는 사실 숫자도 제대로 이해하지 못합니다. 단지 전기 신호가 통했는지 안 통했는지만 알 뿐입니다. 우리가 특정 전기 신호의 패턴을 숫자라고 정의한 것일 뿐입니다. 따라서 컴퓨터가 다룰 수 있도록 모든 데이터를 숫자로 변환해야 합니다.

이미지와 음성의 숫자 변환

이미지는 본질적으로 숫자입니다. RGB 값으로 표현되는 각 픽셀이 숫자의 조합으로 이루어져 있습니다. 음성 역시 마찬가지입니다. 소리의 압력 변화를 시간에 따라 숫자로 기록합니다.

텍스트의 숫자 변환 어려움

반면 텍스트는 숫자로 표현하기가 쉽지 않습니다. 단순히 각 글자나 단어에 임의의 숫자를 부여하는 것으로는 의미를 담을 수 없기 때문입니다. 예를 들어, "아버지"와 "아들"이라는 단어에 임의의 숫자를 부여했을 때, 그 숫자들 간의 관계가 실제 단어의 의미 관계를 반영하지 못합니다.

벡터와 임베딩

벡터의 정의

벡터는 숫자들의 순서쌍입니다. 순서가 중요하며, 각 위치의 숫자가 특정한 의미를 가집니다.

덴스 벡터와 스파스 벡터

• 덴스 벡터: 대부분의 값이 0이 아닌 벡터
• 스파스 벡터: 대부분의 값이 0인 벡터 (NLP에서는 주로 원-핫 벡터를 의미)

임베딩의 목적

임베딩은 글자나 단어를 의미가 포함된 숫자(벡터)로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 컴퓨터가 텍스트의 의미를 이해하고 처리할 수 있게 됩니다.

텍스트 처리 과정

1. 텍스트 분할 (토큰화)
2. 숫자 부여
3. 원-핫 인코딩
4. 의미 있는 벡터로 변환 (임베딩)

토큰화의 어려움

• 언어별 특성 차이
• 새로운 단어 (OOV 문제)
• 동음이의어 처리

Word2Vec: 혁신적인 임베딩 방법

2013년에 등장한 Word2Vec은 임베딩 분야에 혁명을 일으켰습니다.

Word2Vec의 원리

1. 중간 상태 벡터 정의
2. 주변 단어로 중심 단어 예측 (또는 그 반대)
3. 이 과정을 통해 단어의 의미를 벡터 공간에 매핑

Word2Vec의 놀라운 결과

Word2Vec은 단순한 산술 연산으로 단어 간의 의미 관계를 포착할 수 있었습니다. 예를 들어:

• King - Man + Woman = Queen
• 한국 - 서울 + 도쿄 = 일본

이러한 결과는 모델이 단어의 의미와 관계를 어느 정도 이해했다는 것을 보여줍니다.

토큰화의 발전: BPE (Byte Pair Encoding)

BPE의 원리

1. 모든 단어를 개별 문자로 분리
2. 가장 빈번하게 함께 등장하는 문자 쌍을 하나의 토큰으로 병합
3. 원하는 어휘 크기에 도달할 때까지 2번 과정 반복

BPE의 장점

• 언어에 독립적
• OOV 문제 해결
• 효율적인 토큰화

남은 과제들

1. 동음이의어 처리
2. 문맥 이해
3. 더 넓은 컨텍스트 고려

임베딩 사용 방법 (30단계)

1. 데이터 수집: 대량의 텍스트 데이터를 수집합니다.
2. 데이터 전처리: 수집한 데이터를 정제하고 정규화합니다.
3. 토큰화 방법 선택: BPE 등의 토큰화 방법을 선택합니다.
4. 토크나이저 학습: 선택한 방법으로 토크나이저를 학습시킵니다.
5. 어휘 크기 결정: 적절한 어휘 크기를 결정합니다.
6. 토큰화 적용: 학습된 토크나이저로 전체 데이터셋을 토큰화합니다.
7. 임베딩 모델 선택: Word2Vec 등의 임베딩 모델을 선택합니다.
8. 모델 구조 설계: 선택한 모델의 구조를 설계합니다.
9. 하이퍼파라미터 설정: 학습률, 배치 크기 등을 설정합니다.
10. 학습 데이터 준비: 토큰화된 데이터를 모델 입력 형식에 맞게 준비합니다.
11. 모델 초기화: 임베딩 레이어를 포함한 모델을 초기화합니다.
12. 학습 루프 구현: 에폭, 배치 처리 등의 학습 루프를 구현합니다.
13. 손실 함수 정의: 적절한 손실 함수를 정의합니다.
14. 옵티마이저 선택: Adam 등의 옵티마이저를 선택합니다.
15. 학습 시작: 준비된 데이터로 모델 학습을 시작합니다.
16. 중간 점검: 일정 간격으로 학습 진행 상황을 확인합니다.
17. 모델 저장: 주기적으로 학습된 모델을 저장합니다.
18. 학습 완료: 설정한 에폭이 끝나거나 성능이 수렴하면 학습을 종료합니다.
19. 임베딩 추출: 학습된 모델에서 임베딩 벡터를 추출합니다.
20. 임베딩 평가: 유사도 측정 등으로 임베딩 품질을 평가합니다.
21. 시각화: t-SNE 등을 사용해 임베딩을 2D/3D로 시각화합니다.
22. 유사어 찾기: 코사인 유사도로 단어 간 유사성을 확인합니다.
23. 단어 연산: 벡터 연산으로 단어 관계를 탐색합니다.
24. 다운스트림 태스크 선택: 임베딩을 적용할 구체적인 NLP 태스크를 선택합니다.
25. 태스크별 모델 설계: 선택한 태스크에 맞는 모델 구조를 설계합니다.
26. 파인튜닝: 필요시 임베딩을 특정 태스크에 맞게 미세 조정합니다.
27. 태스크 성능 평가: 적절한 메트릭으로 태스크 성능을 평가합니다.
28. 결과 분석: 성공과 실패 사례를 분석합니다.
29. 모델 개선: 분석 결과를 바탕으로 모델을 개선합니다.
30. 배포 및 모니터링: 개선된 모델을 실제 환경에 배포하고 지속적으로 모니터링합니다.

결론

임베딩 기술의 발전으로 컴퓨터는 텍스트 데이터를 더욱 효과적으로 이해하고 처리할 수 있게 되었습니다. Word2Vec과 BPE 같은 혁신적인 방법들이 이 발전을 이끌었습니다. 그러나 여전히 동음이의어 처리, 더 넓은 문맥 이해 등의 과제가 남아 있습니다. 앞으로 이러한 과제들이 해결되면서 자연어 처리 기술은 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.