단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해

단어의 의미를 수치화하다: Word2Vec과 GloVe 워드 임베딩의 이해

자연어 처리(NLP)의 핵심 과제 중 하나는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다. 전통적인 방법인 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이나 BoW(Bag of Words)는 단어 간의 의미적 관계를 포착하지 못하는 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 '워드 임베딩(Word Embedding)' 기술은 NLP 분야의 혁명을 가져왔습니다. 오늘은 그 중에서도 가장 널리 사용되는 Word2Vec과 GloVe 임베딩 기법에 대해 알아보겠습니다.

 

워드 임베딩이란?

워드 임베딩은 단어를 밀집된(dense) 실수 벡터 공간에 매핑하는 기법입니다. 이는 단어의 의미적 유사성과 관계를 벡터 공간 상의 거리와 방향으로 표현합니다. 예를 들어, '왕 - 남자 + 여자 = 여왕'과 같은 유명한 벡터 연산이 가능해집니다.

전통적인 원-핫 인코딩에서는 각 단어가 어휘 크기만큼의 차원을 가진 희소한(sparse) 벡터로 표현됩니다. 이 방식은 단어 간의 관계를 전혀 반영하지 못하며, 어휘가 커질수록 벡터의 차원이 기하급수적으로 증가합니다. 반면, 워드 임베딩은 각 단어를 50~300개 정도의 연속적인 실수값을 가진 밀집 벡터로 표현하면서도 단어 간의 의미적 관계를 효과적으로 포착합니다.

워드 임베딩의 주요 장점은 다음과 같습니다:

1. 의미적 유사성 포착: 비슷한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간 상에서 서로 가까운 거리에 위치합니다.
2. 차원 감소: 고차원의 희소 벡터를 저차원의 밀집 벡터로 변환하여 계산 효율성을 높입니다.
3. 일반화 능력: 학습 데이터에 없던 단어 조합도 벡터 연산을 통해 의미를 추론할 수 있습니다.
4. 전이 학습: 대규모 코퍼스에서 미리 학습된 임베딩을 다양한 NLP 태스크에 활용할 수 있습니다.

이제 두 가지 대표적인 워드 임베딩 기법인 Word2Vec과 GloVe에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

Word2Vec: 맥락에서 의미를 학습하다

Word2Vec은 2013년 구글의 토마스 미코로프(Tomas Mikolov)와 그의 팀이 발표한 워드 임베딩 기법으로, 단어의 맥락(context)을 활용하여 단어의 의미를 학습합니다. "비슷한 맥락에서 등장하는 단어들은 비슷한 의미를 가진다"는 분포 가설(Distributional Hypothesis)에 기반하고 있습니다.

Word2Vec의 두 가지 학습 방식

Word2Vec은 두 가지 다른 학습 방식을 제공합니다: CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-gram입니다.

1. CBOW(Continuous Bag of Words)

CBOW는 주변 단어들(맥락)을 입력으로 하여 중심 단어를 예측하는 방식입니다.

예를 들어, "고양이는 마우스를 잡았다"라는 문장에서 '마우스'라는 단어를 예측하기 위해 '고양이는', '를', '잡았다'와 같은 주변 단어들을 사용합니다. 이 과정에서 각 단어의 벡터 표현이 학습됩니다.

CBOW는 작은 데이터셋에서도 잘 작동하며, 빈번하게 등장하는 단어에 대해 더 좋은 표현을 학습하는 경향이 있습니다.

2. Skip-gram

Skip-gram은 CBOW의 반대 방식으로, 중심 단어를 입력으로 하여 주변 단어들을 예측합니다.

같은 예시에서, '마우스'라는 단어를 입력으로 하여 '고양이는', '를', '잡았다'와 같은 주변 단어들을 예측하려고 시도합니다.

Skip-gram은 대규모 데이터셋에서 더 좋은 성능을 보이며, 드물게 등장하는 단어에 대해서도 좋은 표현을 학습합니다. 또한 의미적, 구문적 관계를 더 잘 포착하는 경향이 있어, 많은 NLP 응용에서 선호됩니다.

Word2Vec의 학습 최적화 기법

Word2Vec은 대규모 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 몇 가지 중요한 최적화 기법을 사용합니다:

1. 네거티브 샘플링(Negative Sampling)

모든 단어에 대한 확률을 계산하는 대신, 소수의 '네거티브' 샘플(맥락에 등장하지 않는 단어들)만 선택하여 학습합니다. 이는 계산 복잡성을 크게 줄여줍니다.

2. 계층적 소프트맥스(Hierarchical Softmax)

어휘를 이진 트리로 구성하여, 모든 단어에 대한 확률을 계산하는 대신 로그 시간 복잡도로 확률을 근사합니다.

3. 빈번한 단어 다운샘플링(Subsampling of Frequent Words)

'the', 'a', 'is'와 같은 매우 빈번한 단어들은 학습 과정에서 일부 무작위로 제외됩니다. 이는 이러한 단어들의 과도한 영향을 줄이고, 드문 단어에 대한 학습을 개선합니다.

Word2Vec의 특징과 한계

장점

1. 단어 간 의미적 관계 포착: 유사한 의미의 단어들이 벡터 공간에서 가까이 위치하게 됩니다.
2. 선형적 의미 관계 표현: '왕 - 남자 + 여자 = 여왕'과 같은 유명한 유추 관계를 벡터 연산으로 표현 가능합니다.
3. 계산 효율성: 네거티브 샘플링 등의 최적화 기법을 통해 대규모 코퍼스에서도 효율적으로 학습할 수 있습니다.
4. 다양한 언어 지원: 언어에 구애받지 않고 적용 가능한 방법론입니다.

한계

1. 맥락 윈도우 제한: 고정된 크기의 윈도우만 고려하기 때문에, 장거리 의존성을 포착하지 못합니다.
2. 다의어 구분 불가: 같은 단어가 다른 의미로 사용되더라도 하나의 벡터로만 표현됩니다 (예: '배'라는 단어는 과일, 선박, 신체 부위 등 여러 의미가 있음).
3. 학습 데이터 의존성: 학습 코퍼스에 편향이 있다면, 임베딩에도 그 편향이 반영됩니다.
4. 희소한 단어 표현 한계: 데이터에 충분히 등장하지 않는 단어들은 좋은 표현을 얻지 못할 수 있습니다.

GloVe: 전역적 통계와 지역적 맥락의 결합

GloVe(Global Vectors for Word Representation)는 2014년 스탠포드 대학의 제프리 페닝턴(Jeffrey Pennington)과 그의 팀이 발표한 워드 임베딩 알고리즘입니다. GloVe는 Word2Vec의 지역적 맥락 윈도우 접근법과 Latent Semantic Analysis(LSA)와 같은 전역적 행렬 분해 방법의 장점을 결합한 모델입니다.

GloVe의 주요 아이디어

GloVe의 핵심 아이디어는 단어 간의 '동시 등장(co-occurrence)' 통계를 직접적으로 활용하는 것입니다. 구체적으로:

1. 전역적 동시 등장 행렬 구축: 전체 코퍼스에서 각 단어 쌍이 특정 맥락 윈도우 내에서 함께 등장하는 빈도를 계산하여 행렬을 구성합니다.
2. 가중치 기반 행렬 분해: 이 행렬을 저차원으로 분해하되, 빈번한 동시 등장 쌍에 더 높은 가중치를 부여합니다.
3. 로그 비율 활용: 단어 간의 관계를 단순 동시 등장 횟수가 아닌, 조건부 확률의 로그 비율을 통해 모델링합니다.

이러한 접근법을 통해 GloVe는 단어 간의 의미적 관계와 유추 관계를 효과적으로 포착할 수 있게 됩니다.

GloVe 모델의 특성

목적 함수

GloVe는 다음과 같은 목적 함수를 최소화합니다:

두 단어 i와 j의 임베딩 벡터가 그들의 동시 등장 확률의 로그와 잘 일치하도록 학습합니다. 또한 빈번하게 등장하는 단어 쌍에 더 높은 가중치를 부여합니다.

학습 과정

GloVe의 학습 과정은 다음과 같습니다:

1. 전체 코퍼스에서 단어 동시 등장 행렬 X를 구축합니다.
2. 각 단어에 대해 두 개의 벡터(중심 단어 벡터와 맥락 단어 벡터)를 임의로 초기화합니다.
3. 위에서 설명한 목적 함수를 최소화하도록 벡터들을 업데이트합니다.
4. 최종적으로 중심 단어 벡터와 맥락 단어 벡터를 합쳐서(일반적으로 더하거나 평균을 계산) 최종 워드 임베딩을 얻습니다.

GloVe의 장점과 한계

장점

1. 전역적 통계 활용: 전체 코퍼스의 통계 정보를 직접 활용하여, Word2Vec보다 일부 태스크에서 더 나은 성능을 보일 수 있습니다.
2. 효율적인 학습: 동시 등장 행렬을 미리 계산하기 때문에, 학습 과정이 효율적입니다.
3. 희소한 동시 등장에 강건: 가중치 함수를 통해 희소한 동시 등장 쌍도 적절히 고려됩니다.
4. 해석 가능성: 임베딩의 차원이 특정 의미적 특성과 연관될 수 있어, 일부 해석 가능성을 제공합니다.

한계

1. 메모리 요구량: 대규모 코퍼스에서는 동시 등장 행렬이 매우 커질 수 있어, 메모리 요구량이 높습니다.
2. 다의어 문제: Word2Vec과 마찬가지로, 다의어를 구분하지 못합니다.
3. 맥락화된 표현 부재: 문장 내 위치나 더 넓은 맥락을 고려하지 않는 정적 임베딩입니다.
4. 새로운 단어 처리 불가: 학습 후에는 새로운 단어에 대한 임베딩을 생성할 수 없습니다.

Word2Vec과 GloVe의 비교

Word2Vec과 GloVe는 모두 효과적인 워드 임베딩 기법이지만, 접근 방식과 특성에 몇 가지 중요한 차이가 있습니다:

1. 학습 방식

• Word2Vec: 신경망 기반의 예측 모델로, 지역적 맥락 윈도우를 통해 단어 간 관계를 학습합니다.
• GloVe: 행렬 분해 기반의 카운트 모델로, 전역적 동시 등장 통계를 직접 활용합니다.

2. 계산 효율성

• Word2Vec: 네거티브 샘플링 등의 최적화 기법을 통해 대규모 데이터셋에서도 효율적으로, 특히 온라인 학습에 유리합니다.
• GloVe: 동시 등장 행렬 계산에 초기 오버헤드가 있지만, 이후 학습 과정은 효율적입니다.

3. 성능 특성

• Word2Vec: 의미적 유사성과 유추 관계 포착에 뛰어나며, 특히 Skip-gram 모델은 희소한 단어 표현에 강점이 있습니다.
• GloVe: 전역적 통계를 활용하여 일부 의미적 관계를 더 잘 포착할 수 있으며, 특히 단어 유추 태스크에서 좋은 성능을 보이는 경우가 많습니다.

4. 하이퍼파라미터

• Word2Vec: 윈도우 크기, 네거티브 샘플 수, 다운샘플링 임계값 등 다양한 하이퍼파라미터가 있습니다.
• GloVe: 동시 등장 윈도우 크기, 가중치 함수 매개변수, 최대 동시 등장 수 제한 등의 하이퍼파라미터가 있습니다.

5. 실제 응용 시 선택 기준

실제 NLP 프로젝트에서 Word2Vec과 GloVe 중 어떤 것을 선택할지는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다:

• 데이터 크기: 소규모 데이터셋에서는 CBOW, 대규모 데이터셋에서는 Skip-gram 또는 GloVe가 적합할 수 있습니다.
• 계산 자원: 메모리 제약이 있다면 Word2Vec이 유리할 수 있습니다.
• 태스크 특성: 특정 태스크나 도메인에서 두 모델의 성능을 비교 평가하는 것이 좋습니다.
• 사전 학습된 임베딩 가용성: 많은 경우, 처음부터 학습하기보다 사전 학습된 임베딩을 사용하는 것이 효율적입니다.

많은 연구에서 Word2Vec과 GloVe는 대부분의 태스크에서 비슷한 수준의 성능을 보이는 것으로 나타났습니다. 따라서 실무에서는 사용 편의성, 계산 효율성, 그리고 특정 도메인에 맞는 사전 학습된 임베딩의 가용성 등이 선택의 주요 요인이 될 수 있습니다.

워드 임베딩의 실제 응용

워드 임베딩은 다양한 NLP 태스크에서 기반 기술로 활용됩니다:

1. 텍스트 분류

감성 분석, 스팸 탐지, 주제 분류 등 다양한 텍스트 분류 태스크에서 워드 임베딩은 텍스트의 의미적 특성을 효과적으로 포착합니다.

예를 들어, 영화 리뷰의 감성 분석에서 단어의 의미적 관계를 고려한 임베딩을 사용하면, "훌륭한", "멋진", "좋은"과 같은 다양한 긍정 표현을 효과적으로 일반화할 수 있습니다.

2. 정보 검색

검색 엔진에서 질의어와 문서 간의 의미적 유사성을 계산하는 데 워드 임베딩이 활용됩니다. 이는 키워드 매칭을 넘어, 동의어나 관련 개념도 고려한 검색을 가능하게 합니다.

3. 문서 요약

문서의 핵심 내용을 포착하는 자동 요약 시스템에서, 워드 임베딩은 문장 간의 의미적 유사성을 계산하는 데 사용됩니다.

4. 기계 번역

신경망 기반 기계 번역 시스템의 초기 단계에서, 워드 임베딩은 원천 언어와 목표 언어 사이의 의미적 매핑을 학습하는 데 활용되었습니다.

5. 추천 시스템

콘텐츠 기반 추천 시스템에서, 아이템 설명이나 사용자 리뷰의 텍스트를 임베딩하여 유사한 아이템을 추천하는 데 활용됩니다.

6. 챗봇 및 대화 시스템

사용자 입력의 의도를 이해하고 적절한 응답을 생성하는 대화 시스템에서, 워드 임베딩은 텍스트의 의미를 포착하는 기반 기술로 사용됩니다.

한국어 워드 임베딩의 특수성

한국어와 같은 교착어에서는 영어와 다른 특별한 고려사항이 있습니다:

1. 형태소 분석의 중요성

한국어는 하나의 단어가 여러 형태소로 구성되어 있어, 효과적인 워드 임베딩을 위해서는 먼저 형태소 분석이 선행되어야 합니다.

예를 들어, "먹었습니다"는 "먹-", "-었-", "-습니다"와 같은 형태소로 분석될 수 있으며, 각 형태소나 의미 단위별로 임베딩을 학습하는 것이 효과적입니다.

2. 자소 단위 접근

한글은 자음과 모음의 조합으로 이루어져 있어, 자소(자음과 모음) 단위의 임베딩 접근법도 연구되고 있습니다. 이는 오타나 변형에 더 강건한 표현을 학습할 수 있게 합니다.

3. 한국어 특화 사전 학습 임베딩

한국어의 특성을 고려한 사전 학습된 임베딩이 다양하게 공개되어 있습니다. 예를 들어, 한국어 위키피디아, 뉴스 기사, 웹 크롤링 데이터 등으로 학습된 한국어 Word2Vec, FastText, GloVe 모델 등이 있습니다.

현대적 맥락화된 임베딩으로의 발전

Word2Vec과 GloVe와 같은 정적 워드 임베딩은 혁신적이었지만, 동일한 단어가 맥락에 따라 다른 의미를 가질 수 있다는 점(다의어 문제)을 해결하지 못했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 맥락화된(contextualized) 임베딩 모델이 등장했습니다:

1. ELMo(Embeddings from Language Models)

2018년 소개된 ELMo는 양방향 LSTM을 사용하여 문장 전체를 고려한 단어 표현을 생성합니다. 각 단어의 임베딩은 문장 내 위치와 주변 단어에 따라 달라집니다.

2. BERT 및 Transformer 기반 모델

2018년 구글이 발표한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Transformer 아키텍처의 양방향 인코더를 사용하여 맥락화된 임베딩을 생성합니다. BERT와 그 이후 GPT, RoBERTa, XLNet 등의 모델은 사전 학습-미세 조정(pre-training and fine-tuning) 패러다임을 확립하며 NLP의 성능을 크게 향상시켰습니다.

3. 정적 임베딩과 맥락화된 임베딩의 공존

현대 NLP에서는 Word2Vec이나 GloVe와 같은 정적 임베딩과 BERT와 같은 맥락화된 임베딩이 공존하며 상황에 따라 선택적으로 사용됩니다:

• 리소스 제약 환경: 경량화가 필요한 환경에서는 계산 비용이 적은 정적 임베딩이 여전히 유용합니다.
• 특정 도메인 적용: 특정 도메인에 특화된 정적 임베딩이 일반적인 맥락화된 임베딩보다 나을 수 있습니다.
• 해석 가능성: 정적 임베딩은 단어 간 관계를 직관적으로 분석하는 데 더 적합한 경우가 많습니다.
• 타깃 태스크: 일부 단순한 태스크에서는 복잡한 맥락화된 임베딩이 불필요한 오버헤드일 수 있습니다.

결론: 의미의 수치화, 그 여정의 의미

Word2Vec과 GloVe는 단어의 의미를 수치화하는 혁신적인 방법을 제시하며 NLP 발전의 중요한 이정표가 되었습니다. 이들은 단어 간의 의미적 관계를 벡터 공간에 매핑함으로써, 컴퓨터가 인간 언어의 뉘앙스를 이해하는 데 한 걸음 더 가까워지게 했습니다.

비록 최근에는 BERT와 같은 맥락화된 임베딩 모델이 더 높은 성능을 보이고 있지만, Word2Vec과 GloVe의 근본적인 아이디어와 원칙은 여전히 유효하며, 많은 실제 응용에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

워드 임베딩은 단순한 기술적 혁신을 넘어, 인간의 언어와 의미에 대한 우리의 이해를 심화시키는 철학적 의미도 가집니다. 단어 간의 복잡한 관계와 뉘앙스가 수학적 공간에 매핑될 수 있다는 사실은, 언어와 의미의 본질에 대한 흥미로운 통찰을 제공합니다.

앞으로 NLP 기술이 발전함에 따라, 더욱 정교한 언어 표현 방법이 등장할 것입니다. 그러나 Word2Vec과 GloVe가 개척한 '단어의 의미를 수치화'하는 접근법은 인공지능이 인간 언어를 이해하는 여정에서 중요한 초석으로 기억될 것입니다.