자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 컴퓨터는 기본적으로 숫자로 된 데이터를 처리하기 때문에, 문자로 이루어진 텍스트를 그대로 이해할 수 없다. 따라서 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 과정이 필요하며, 이를 텍스트 임베딩이라고 한다.
텍스트 임베딩은 단순히 단어를 숫자로 바꾸는 것이 아니라, 단어들 사이의 관계나 의미를 반영하여 벡터로 표현하는 것이 핵심이다. 이 과정이 잘 이루어지면 컴퓨터는 단어 간의 유사성을 이해할 수 있고, 문장의 맥락도 분석할 수 있다.
텍스트 임베딩을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 대표적으로 사용되는 방법은 TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText가 있다. 각각의 방법은 서로 다른 방식으로 단어를 벡터로 변환하며, 장점과 한계도 다르다. 이번 글에서는 이러한 텍스트 임베딩 기법들을 비교하고, 각각의 특징을 살펴본다.
텍스트 임베딩이란 무엇인가
텍스트 임베딩은 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 과정이다. 이를 통해 단어를 벡터 형태로 변환하면, 컴퓨터가 단어 간의 관계를 수학적으로 계산할 수 있게 된다.
예를 들어, 고양이와 강아지는 의미적으로 비슷한 단어이기 때문에, 임베딩된 벡터 값도 서로 가까운 위치에 배치된다. 반면 고양이와 자동차처럼 연관성이 적은 단어들은 서로 멀리 떨어진 벡터 값을 가지도록 설계된다.
TF-IDF: 단어의 중요도를 반영하는 방법
TF-IDF는 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 가장 기본적인 방법 중 하나다.
이 기법은 특정 단어가 한 문서에서 얼마나 자주 등장하는지와 그 단어가 전체 문서에서 얼마나 희귀한지를 계산하여 단어의 중요도를 결정한다.
TF는 특정 문서에서 해당 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 나타내며, IDF는 전체 문서에서 해당 단어가 얼마나 드문지를 계산한다. 이 두 값을 곱하면, 자주 등장하면서도 희귀한 단어에 높은 가중치가 부여된다.
TF-IDF는 문서에서 중요한 키워드를 찾는 데 유용하지만, 단어의 순서나 의미적 관계를 반영하지 못하는 한계가 있다. 예를 들어, 좋다와 훌륭하다는 같은 의미를 가질 수 있지만, TF-IDF는 이를 동일한 단어로 인식하지 않는다.
Word2Vec: 단어 간의 관계를 학습하는 방법
Word2Vec은 구글에서 개발한 단어 임베딩 기법으로, 단어 간의 의미적 관계를 반영할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 인공 신경망을 사용하여 단어 벡터를 학습하며, 대표적인 학습 방식으로 CBOW와 Skip-gram이 있다.
CBOW는 주변 단어들을 입력으로 받아 중심 단어를 예측하며, Skip-gram은 중심 단어를 입력으로 받아 주변 단어들을 예측하는 방식이다.
Word2Vec의 가장 큰 장점은 단어 간의 유사한 의미를 반영할 수 있다는 점이다. 하지만 단어 단위로 벡터를 학습하기 때문에, 새로운 단어나 철자 구조가 유사한 단어를 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다.
GloVe: 전체적인 단어 관계를 반영하는 방법
GloVe는 스탠퍼드 대학에서 개발한 단어 임베딩 기법으로, Word2Vec과 달리 전체 문서에서 단어 간의 공통 패턴을 분석하여 벡터를 학습한다.
Word2Vec은 개별 문장에서 단어 간의 관계를 학습하지만, GloVe는 단어의 공통적인 등장 확률을 기반으로 벡터를 생성한다. 예를 들어, 강아지라는 단어가 귀엽다, 애완동물 같은 단어와 자주 함께 등장한다면, GloVe는 이러한 관계를 반영하여 단어 벡터를 학습한다.
GloVe의 장점은 단어 간의 전체적인 관계를 보다 정교하게 반영할 수 있다는 점이며, 특히 유사한 의미를 가진 단어들을 효과적으로 군집화할 수 있다. 하지만 Word2Vec과 마찬가지로 단어 내부의 철자 정보를 반영하지 못하는 한계가 있다.
FastText: 단어 내부 구조까지 반영하는 방법
FastText는 Word2Vec을 개선한 모델로, 단어 자체가 아닌 단어를 구성하는 문자 단위의 정보를 학습한다.
Word2Vec이나 GloVe는 단어 단위로 벡터를 생성하지만, FastText는 단어를 여러 개의 문자 조각으로 나누어 벡터를 학습한다.
이 방식의 가장 큰 장점은 새로운 단어나 철자 구조가 유사한 단어도 효과적으로 처리할 수 있다는 점이다. 기존 모델들은 학습 데이터에 없는 단어를 처리하지 못하는 반면, FastText는 새로운 단어도 유사한 철자 패턴을 통해 벡터를 생성할 수 있다.
텍스트 임베딩 기법 비교
각 기법은 서로 다른 방식으로 단어를 벡터로 변환하며, 장점과 한계가 있다.
- TF-IDF는 단어의 빈도를 기반으로 텍스트의 특징을 추출하는 데 효과적이지만, 단어 간의 의미적 관계를 반영하지 못한다.
- Word2Vec은 단어 간의 의미적 유사성을 학습할 수 있지만, 새로운 단어나 철자 구조가 유사한 단어를 반영하는 데 한계가 있다.
- GloVe는 전체적인 단어 관계를 반영할 수 있지만, 문맥을 반영하는 데는 상대적으로 약하다.
- FastText는 새로운 단어나 철자 구조가 유사한 단어까지 효과적으로 반영할 수 있어 가장 유연한 모델 중 하나로 평가된다.
결론
텍스트 임베딩은 자연어 처리에서 매우 중요한 역할을 하며, 사용 목적에 따라 적절한 기법을 선택하는 것이 중요하다.
키워드 분석이나 검색 엔진 구축에는 TF-IDF가 효과적이며, 단어 간의 의미를 학습하고 싶다면 Word2Vec이나 GloVe가 적절하다. 새로운 단어 처리가 필요한 경우 FastText가 강력한 도구가 될 수 있다.
각 기법의 특성을 이해하고 활용하면 보다 정교한 자연어 처리 모델을 구축할 수 있다.