챗GPT, 뭐든지 척척 해내는 똑똑한 인공지능이죠? 그런데 챗GPT 같은 인공지능이 한국어를 이해하고 처리하려면 넘어야 할 산이 하나 있어요. 바로 토큰화(Tokenization)라는 녀석인데, 이게 왜 쉬운 일이 아닌지, 그리고 한국어 토큰화를 어떻게 해야 하는지 자세히 알아볼게요.
한국어 토큰화, 왜 어려울까요?
음… 챗GPT가 막 엄청난 양의 한국어 텍스트를 흡수해서 똑똑해졌다고 해도, 그 텍스트를 그냥 막 흡수하는 건 아니에요. 컴퓨터가 텍스트를 이해하려면 텍스트를 작은 단위로 쪼개서 처리해야 하는데, 이 과정이 바로 토큰화거든요. 쉽게 말해, 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 '토큰'이라는 조각으로 나누는 작업이에요.
영어 같은 경우에는 띄어쓰기만 기준으로 해서 토큰화를 하면 대부분 잘 작동해요. 왜냐하면, 대부분의 경우 띄어쓰기가 단어 단위로 되어있거든요. 하지만 한국어는 좀 달라요. 띄어쓰기를 기준으로 쪼개면, '사과가', '사과는', '사과를' 이렇게 다 다른 토큰으로 인식될 수 있어요. 왜냐하면, 한국어에는 '조사'라는 게 있어서, 단어 뒤에 붙어서 의미를 바꾸는 경우가 많거든요.
게다가, 한국어는 띄어쓰기를 안 해도 문맥상 이해가 되는 경우가 많아요. 그러다 보니, 텍스트 데이터가 띄어쓰기가 제대로 안 된 경우가 많고요. 챗GPT가 학습할 때 이런 데이터를 그대로 흡수하면, 제대로 된 토큰화를 못해서, 의미를 제대로 파악하지 못하게 되는 거예요.
예를 들어, "나는사과를좋아한다"라는 문장을 띄어쓰기 기준으로 쪼개면 어떻게 될까요? 그냥 하나의 큰 덩어리로 인식될 수밖에 없어요. 하지만 "나는 사과를 좋아한다" 라는 문장은 "나는", "사과를", "좋아한다"로 쪼개서 의미를 파악할 수 있죠. 결국, 챗GPT가 한국어를 제대로 이해하려면, 이렇게 띄어쓰기만으로는 안 되고, 좀 더 섬세한 작업이 필요하다는 거예요.
띄어쓰기 기반 토큰화의 한계
띄어쓰기 기반의 토큰화는 컴퓨터가 텍스트를 처리하는 데 있어서 가장 기본적인 방법이지만, 한국어와 같은 교착어의 경우에는 그 한계가 명확해요. 띄어쓰기만으로는 단어의 경계를 정확하게 파악하기 어렵고, 품사 정보나 의미를 고려하지 못하기 때문에, 의미적으로 잘못된 토큰화가 발생할 가능성이 높죠.
띄어쓰기가 제대로 되어 있지 않은 텍스트 데이터의 경우에는 더욱 문제가 심각해져요. 띄어쓰기가 없거나, 띄어쓰기가 잘못된 경우, 컴퓨터는 텍스트를 하나의 긴 문자열로 인식하고, 의미 있는 단위로 분리하지 못하게 되는 거예요. 이는 자연어 처리 작업의 성능을 크게 저하시키는 요인이 되죠.
그리고 한국어에서 띄어쓰기는 어절을 구분하는 역할을 하지만, 어절이 곧 단어인 것은 아니라는 점도 문제에요. 앞서 말씀드린 것처럼, 조사나 어미가 붙어서 어절이 만들어지기 때문에, 어절 단위로 토큰화를 하면 의미 파악에 오류가 생길 수 있다는 거예요.
형태소 분석: 한국어 토큰화의 핵심
그래서 한국어 토큰화를 제대로 하려면, 형태소 분석(Morpheme Analysis)이라는 기술을 사용해야 해요. 형태소는 말의 가장 작은 의미 단위를 말하는데요. 예를 들어 '사과가'라는 단어는 '사과'와 '가'라는 두 개의 형태소로 이루어져 있어요. '사과'는 명사이고, '가'는 주격 조사죠.
형태소 분석기를 사용하면, '사과가'를 '사과'와 '가'로 나눌 수 있고, 각 형태소의 품사 정보도 얻을 수 있어요. 이 정보를 이용해서 챗GPT는 문장의 의미를 더 정확하게 이해할 수 있게 되는 거죠.
형태소 분석기는 한국어 텍스트를 형태소 단위로 분리하고, 각 형태소의 품사 정보를 태깅하는 역할을 해요. 이를 통해 챗GPT는 텍스트의 구조와 의미를 파악하고, 더욱 정확하고 자연스러운 한국어 처리를 수행할 수 있게 되는 거랍니다.
형태소 분석기의 종류
요즘 꽤 많이 사용하는 Python 라이브러리 중 하나가 KoNLPy에요. KoNLPy는 여러 종류의 형태소 분석기를 제공하는데, 그중에서도 흔히 사용하는 것들이 몇 가지 있어요.
- Hannanum: KAIST에서 개발한 형태소 분석기
- Kkma: 서울대학교에서 개발한 형태소 분석기
- Komoran: Shineware에서 개발한 형태소 분석기
- Mecab: 일본어 형태소 분석기를 한국어에 적용한 것
- Okt (구 Twitter): 오픈소스 형태소 분석기
각 형태소 분석기는 장단점이 있고, 어떤 분석기를 사용할지는 텍스트 데이터의 특징이나 분석 목적에 따라 달라져요.
KoNLPy: 한국어 토큰화를 위한 도우미
KoNLPy는 Python에서 한국어를 처리하기 위한 훌륭한 도구인데요, 텍스트를 형태소 단위로 분석하고, 품사 태깅을 하는 등 다양한 기능을 제공해요.
KoNLPy의 주요 메서드
KoNLPy의 형태소 분석기들은 공통적으로 몇 가지 메서드를 제공하는데요, 그중에서도 자주 사용하는 3가지 메서드가 있어요.
- nouns: 텍스트에서 명사만 추출하는 함수
- morphs: 텍스트를 형태소 단위로 쪼개는 함수
- pos: 텍스트에 품사 태깅을 하는 함수
예를 들어, "나는 사과를 좋아해"라는 문장에 pos 함수를 적용하면, "나는/NP 사과/N 를/JK 좋아해/VV"와 같이 각 형태소와 품사 정보를 함께 출력해 줍니다. 여기서 NP는 명사구, N은 일반 명사, JK는 조사, VV는 동사를 나타내요. 이렇게 형태소 분석을 통해 한국어 텍스트를 좀 더 깊이 이해할 수 있게 되는 거죠.
KoNLPy 형태소 분석기별 POS 태깅
| 형태소 분석기 | 입력 인자 | 설명 |
|---|---|---|
| Hannanum | ntags, flatten |
ntags는 태그의 수를 의미하며 9 또는 22 중 하나를 선택, flatten은 토큰화된 결과를 어떻게 출력할지 결정 |
| Kkma | flatten |
토큰화된 결과를 어떻게 출력할지 결정 |
| Komoran | flatten |
토큰화된 결과를 어떻게 출력할지 결정 |
| Mecab | flatten |
토큰화된 결과를 어떻게 출력할지 결정 |
| Okt | norm, stem |
norm은 정규화, stem은 어간 추출 여부를 결정 |
Okt의 경우에는 norm과 stem 인자를 통해 정규화와 어간 추출을 제어할 수 있어요. 정규화는 텍스트를 표준화하는 작업이고, 어간 추출은 단어의 기본 형태를 추출하는 작업이에요. 예를 들어, "맛있넹"이라는 표현을 "맛있네"로 바꾸거나, "먹었다"를 "먹다"로 바꾸는 작업이죠.
마무리하며
오늘은 한국어 토큰화가 왜 어려운지, 그리고 한국어 텍스트를 처리할 때 꼭 필요한 형태소 분석과 KoNLPy 라이브러리에 대해 알아봤어요. 한국어 토큰화는 챗GPT가 한국어를 제대로 이해하고, 더욱 똑똑해지는 데 핵심적인 역할을 하죠.
KoNLPy를 활용하면 쉽고 효과적으로 한국어 텍스트를 분석하고 처리할 수 있으니, 챗GPT 개발자나 한국어 자연어 처리에 관심 있는 분들에게 꼭 필요한 정보가 되었으면 좋겠어요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 토큰화가 왜 중요한가요?
A1. 컴퓨터는 텍스트를 그대로 이해하지 못해요. 토큰화를 통해 텍스트를 작은 단위로 쪼개야 컴퓨터가 텍스트를 처리하고 분석할 수 있게 되죠. 특히 한국어처럼 띄어쓰기만으로는 단어를 구분하기 어려운 언어에서는 토큰화가 더욱 중요해요.
Q2. 형태소 분석기는 어떤 역할을 하나요?
A2. 형태소 분석기는 한국어 텍스트를 의미 있는 가장 작은 단위인 형태소로 분리하고, 각 형태소의 품사 정보를 태깅해요. 챗GPT가 문장의 구조와 의미를 파악하는 데 도움을 주는 필수적인 도구죠.
Q3. KoNLPy는 어떻게 사용하나요?
A3. KoNLPy는 Python에서 한국어 텍스트를 처리하기 위한 라이브러리에요. KoNLPy를 설치하고, 형태소 분석기를 선택하여 텍스트를 분석하고, 품사 태깅을 하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있어요.
마무리, 토큰화, 한국어, 자연어처리, NLP, 형태소분석, KoNLPy, 챗GPT, 인공지능, 텍스트전처리, 머신러닝, 딥러닝, 데이터과학, 자연어처리모델, 한국어처리, 형태소, 품사태깅, 어절, 교착어, 띄어쓰기, 텍스트마이닝, 데이터분석, AI, 챗봇, 자동번역, 한국어학습, 자동요약, 챗봇개발, 자연어이해, 자연어생성, 한국어데이터, 데이터사이언스, 자동번역기, 한국어자연어처리
관련 포스트 더 보기
