워드 임베딩(Word Embedding) - Word2Vec

워드 임베딩(Word Embedding)

 

자연어 처리에서 사용되는 기법 중 하나로, 텍스트 문서 내의 단어를 벡터 형태로 표현하는 방법입니다.

이러한 임베딩은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

워드 임베딩은 단어를 고차원 공간에서 저차원 벡터로 매핑하는 프로세스를 의미합니다.

이때 각 단어는 벡터 공간에서의 위치를 가지게 되며, 이 위치는 단어의 의미와 관련이 있습니다. 예를 들어, 비슷한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 나타날 것입니다.

 

 

워드 임베딩은 다양한 자연어 처리 작업에 사용됩니다.

이를 통해 기계는 단어 간의 유사성을 이해하고, 문서의 의미를 파악하며, 텍스트 분류, 기계 번역, 정보 검색 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

 

대표적인 워드 임베딩 알고리즘으로는 Word2Vec, GloVe, FastText 등이 있으며,

이러한 알고리즘을 사용하여 단어를 벡터로 표현합니다.

 

 

Word2Vec

 

Word2Vec은 단어를 벡터로 효과적으로 변환하는 자연어 처리 기술 중 하나입니다. 이 기술은 단어 간의 의미적 유사성을 포착하고, 단어 벡터 간의 수학적 연산을 통해 의미 관계를 분석하는 데 사용됩니다.

 

Word2Vec 모델은 크게 두 가지 아키텍처로 구성됩니다.

첫 번째는 "Continuous Bag of Words (CBOW)"이고, 두 번째는 "Skip-gram"입니다.

 

1) CBOW 모델 :  특정 문맥에서 주변 단어를 이용하여 대상 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.

2) Skip-gram 모델 :  대상 단어를 가지고 주변 단어를 예측하는 방식으로 학습됩니다.

 

Word2Vec 모델은 대량의 텍스트 코퍼스(말뭉치)를 학습하여 단어 간의 관계를 파악하고, 각 단어에 대한 고차원 벡터를 생성합니다.

이렇게 생성된 단어 벡터는 유사한 의미를 가진 단어들이 벡터 공간에서 서로 가깝게 위치하도록 표현됩니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕"은 비슷한 의미를 가지므로 Word2Vec에서 생성된 벡터 공간에서 서로 가깝게 위치할 것입니다.

 

Word2Vec은 자연어 처리 작업에서 단어 임베딩(단어를 벡터로 표현하는 것)을 구현하는 데 매우 유용하며,

텍스트 분류, 문서 유사성 측정, 문장 생성, 기계 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다.

이를 통해 기계는 단어의 의미를 이해하고, 문맥에 맞게 단어를 활용할 수 있게 됩니다.

 

 

Word2Vec과 기존 워드 임베딩 차이점

 

Word2Vec은 단어 임베딩(Word Embedding) 기술 중 하나로, 단어를 벡터로 표현하는 자연어 처리 기법입니다. 기존의 단어 임베딩 방법과 비교하면 몇 가지 차이가 있습니다.

 

1. 분산 표현 (Distributed Representation):
   • Word2Vec은 분산 표현 방식을 사용합니다. 이는 각 단어의 벡터 표현이 고차원 공간에서 서로 다른 위치에 있으며, 벡터의 각 차원은 단어의 특정 의미나 문맥 정보를 나타냅니다.
   • 기존의 원-핫 인코딩 방식은 단어를 고차원 벡터로 표현하며 대부분이 0으로 채워지는 희소 표현이었습니다. ⇒ 메모리 낭비 문제
2. 주변 단어와의 관계 학습:
   • Word2Vec은 단어를 주변 단어와의 관계를 통해 학습합니다. CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-gram 두 가지 모델 중 하나를 선택하여 학습합니다.
   • 기존의 방법에서는 단어 간의 관계를 직접 학습하지 않고, 통계적인 방법을 사용해야 했습니다.
3. 단어 유사성 포착:
   • Word2Vec은 단어 벡터 간의 유사성을 포착하며, 단어 간 의미 관계를 벡터 연산을 통해 분석할 수 있습니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕"은 비슷한 의미를 가지므로 해당 벡터 간의 거리가 가깝게 나타납니다.
   • 기존의 방법에서는 이러한 의미 관계를 표현하기 어려웠습니다.

Word2Vec은 대량의 텍스트 데이터에서 효과적으로 단어 간의 의미를 학습하고, 이를 통해 다양한 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다. 이는 기존의 단어 표현 방법과 비교하여 더 풍부한 의미 정보를 담고 있으며, 자연어 처리 분야에서 큰 성과를 이루고 있습니다.