자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 이해하고 활용하는 핵심 기술 중 하나인 임베딩! 텍스트를 숫자 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 돕는 이 기술은, 요즘 핫한 챗봇, 번역기, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 맹활약 중이에요. 이번 포스팅에서는 유사한 문장 데이터를 활용하여 임베딩 모델을 직접 학습해보고, 그 과정을 찬찬히 뜯어보면서 임베딩의 매력에 푹 빠져볼 거예요.
세상 모든 텍스트를 숫자로 표현하다니, 정말 신기하지 않나요? 😉
임베딩이란 무엇일까요?
임베딩(embedding)은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 돕는 마법 같은 기술이에요. 우리가 일상적으로 사용하는 자연어(한국어, 영어 등)는 컴퓨터가 직접적으로 이해하기 어려워요. 컴퓨터는 숫자와 연산만을 다룰 수 있거든요. 그래서 컴퓨터가 자연어를 이해하도록 돕기 위해, 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하는 과정이 필요해요. 이 과정을 바로 '임베딩'이라고 부르는 거랍니다.
마치 외국어를 배우는 것처럼 생각해볼 수 있어요. 새로운 언어를 배우려면, 그 언어의 단어와 문법을 익혀야 하고, 그걸 통해서 뜻을 파악하잖아요? 컴퓨터도 마찬가지로, 자연어를 숫자라는 컴퓨터 언어로 '번역'하는 과정을 거쳐야 비로소 텍스트 데이터를 이해하고 활용할 수 있게 되는 거죠.
임베딩은 단순히 텍스트를 숫자로 바꾸는 것 이상의 의미를 지녀요. 임베딩 과정에서 텍스트 데이터에 담긴 의미와 관계를 벡터 공간에 반영하기 때문에, 컴퓨터는 단어나 문장 간의 유사성을 파악하거나, 텍스트의 맥락을 이해할 수 있게 된답니다.
문장과 단어, 어떻게 벡터로 바꿀까요?
임베딩에는 크게 문장 임베딩과 단어 임베딩 두 가지 방식이 있어요.
- 문장 임베딩은 문장 전체를 하나의 벡터로 표현하는 방식이에요. 이 방법은 문장의 맥락을 고려하여 벡터를 생성하기 때문에, 문장의 의미를 더 잘 반영할 수 있다는 장점이 있지만, 학습에 필요한 데이터 양이 많아서 비용이 많이 들 수 있다는 단점도 있어요.
- 단어 임베딩은 개별 단어를 벡터로 표현하는 방식이에요. 문장 임베딩에 비해 구현이 간단하고 비용이 적게 들지만, 문맥 정보를 고려하지 않아서 단어의 의미를 제대로 반영하지 못할 수도 있다는 단점이 있죠.
하지만 걱정 마세요! 이번 포스팅에서는 단어 임베딩에 초점을 맞춰서 좀 더 쉽고 간편하게 임베딩을 이해해볼 거예요.
유사한 문장 데이터로 임베딩 모델 학습하기
이제 본격적으로 유사한 문장 데이터를 사용하여 임베딩 모델을 학습하는 방법을 살펴볼게요.
목표는 컴퓨터가 문장 간의 유사성을 파악하도록 학습시키는 거예요. 예를 들어 "강아지가 귀여워요" 와 "강아지는 사랑스러워요" 라는 두 문장은 비슷한 의미를 가지고 있죠? 임베딩 모델을 잘 학습시키면, 이 두 문장을 벡터로 표현했을 때 벡터 간의 거리가 가까워지도록 만들 수 있답니다.
어떻게 하면 컴퓨터가 문장의 의미를 이해하고 유사한 문장끼리 묶을 수 있을까요? 바로 '유사한 문장 데이터'를 활용하는 거예요! 우리가 컴퓨터에게 많은 양의 유사한 문장 쌍을 보여주면서, "이 문장들은 서로 비슷해"라고 알려주는 거죠. 컴퓨터는 이러한 학습 과정을 통해 문장의 의미를 파악하고, 유사한 문장끼리 가까운 벡터로 표현하는 방법을 스스로 학습하게 된답니다.
임베딩 모델 학습 과정
임베딩 모델을 학습시키는 과정은 크게 다음과 같은 단계로 이루어져요.
- 데이터 준비: 유사한 문장 쌍으로 이루어진 데이터셋을 준비합니다.
- 모델 설계: 임베딩 모델의 구조를 정의합니다. (예: 신경망, Word2Vec 등)
- 학습: 준비된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
- 평가: 학습된 모델이 문장 간의 유사성을 얼마나 잘 파악하는지 평가합니다.
- 미세 조정(Fine-tuning): 필요에 따라 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하거나 추가 학습을 수행합니다.
이 과정에서 가장 중요한 부분은 바로 '데이터'에요. 좋은 품질의 유사한 문장 데이터를 많이 사용할수록, 컴퓨터는 문장의 의미를 더 잘 이해하고, 더 정확한 임베딩 벡터를 생성할 수 있게 된답니다.
윈도우 크기와 슬라이딩 윈도우
임베딩 모델을 학습시킬 때, 윈도우 크기(window size)와 슬라이딩 윈도우(sliding window)라는 개념이 등장해요.
- 윈도우 크기는 중심 단어를 예측하기 위해 참고하는 주변 단어의 개수를 의미해요. 윈도우 크기를 크게 설정하면 더 많은 문맥 정보를 활용할 수 있지만, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있어요.
- 슬라이딩 윈도우는 윈도우를 텍스트 데이터 전체를 훑어가며 이동시키면서, 학습 데이터를 생성하는 방법이에요. 이를 통해 다양한 문맥 정보를 활용하여 임베딩 모델을 더 효과적으로 학습시킬 수 있답니다.
마치 돋보기로 텍스트를 꼼꼼히 살펴보는 것과 같아요. 돋보기의 크기(윈도우 크기)를 조절하고, 텍스트 위를 천천히 움직여가면서(슬라이딩 윈도우) 중요한 정보를 찾아내는 거죠.
다양한 임베딩 모델 살펴보기
임베딩 모델은 다양한 방식으로 구현될 수 있어요. 대표적인 모델로는 Word2Vec, FastText, GloVe, BERT 등이 있는데, 이 모델들은 각각 장단점을 가지고 있답니다.
Word2Vec
Word2Vec은 가장 널리 사용되는 단어 임베딩 모델 중 하나에요. CBOW(Continuous Bag of Words)와 Skip-gram이라는 두 가지 학습 방식을 제공하고, 텍스트 데이터에서 단어의 의미를 효과적으로 학습할 수 있다는 장점이 있어요.
- CBOW: 주변 단어를 입력으로 받아 중간에 있는 단어를 예측하는 방식입니다. 마치 퍼즐 조각을 맞추는 것처럼, 주변 단어들을 보고 중간에 들어갈 단어를 유추하는 거예요.
- Skip-gram: 중간에 있는 단어를 입력으로 받아 주변 단어를 예측하는 방식입니다. 핵심 단어를 보고, 주변에 어떤 단어들이 자주 등장하는지 파악하는 거죠.
Word2Vec은 마치 단어 간의 관계를 파악하는 탐정과 같아요. 주변 단어들을 분석하여 단어의 의미를 추론하고, 유사한 단어들을 묶어주는 거죠.
BERT
BERT는 구글에서 개발한 뛰어난 성능을 자랑하는 임베딩 모델이에요. 양방향 컨텍스트(bidirectional context)를 고려하여 문장의 맥락을 더욱 정확하게 이해할 수 있다는 장점이 있죠. BERT는 문장의 일부를 가리고, 그 빈칸을 채우는 과정을 통해 학습을 진행해요. 이를 통해 텍스트 데이터의 맥락을 파악하고, 더욱 정확한 임베딩 벡터를 생성할 수 있게 된답니다.
BERT는 마치 뛰어난 독해력을 가진 학생과 같아요. 문장의 앞뒤 문맥을 모두 고려하여, 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 찾아내는 거죠.
한국어 임베딩 모델 활용 사례
한국어 임베딩 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 대표적인 예로 Semantic Textual Similarity (STS), Retrieval 등이 있답니다.
STS (Semantic Textual Similarity)
STS는 문장 간의 의미적 유사성을 측정하는 기술이에요. 임베딩 모델은 문장을 벡터로 변환하고, 벡터 간의 유사도를 계산하여 두 문장이 얼마나 비슷한지 측정하는 데 사용됩니다.
예를 들어, 고객센터 챗봇에 STS 기술을 적용하면, 고객의 질문과 가장 유사한 답변을 찾아서 제공할 수 있어요. 고객이 "배송이 언제쯤 될까요?"라고 질문하면, "주문하신 상품은 2~3일 안에 배송될 예정입니다"라는 답변을 찾아서 제공하는 거죠.
| textembedding-gecko-multilingual@001 | 0.82 | 0.85 |
| text-multilingual-embedding-preview-0409 | 0.85 | 0.87 |
| Universal Sentence Encoder | 0.83 | 0.86 |
| sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual | 0.81 | 0.84 |
| textembedding-gecko@001 | 0.75 | 0.78 |
| KLUE BERT base | 0.77 | 0.80 |
| KLUE RoBERTa base | 0.79 | 0.82 |
모델 피어슨 상관 계수 스피어만 상관 계수
표에서 보시다시피, 한국어를 포함한 다국어 데이터로 학습된 모델들이 더 높은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있어요. 특히, 구글 클라우드에서 제공하는 모델이 좋은 성능을 보여주고 있네요.
Retrieval
Retrieval은 특정 질의에 대한 답변을 찾기 위해, 관련 문서를 검색하는 기술이에요. 임베딩 모델은 질의와 문서를 벡터로 변환하고, 벡터 간의 유사도를 계산하여 질의와 가장 관련성이 높은 문서를 찾는 데 사용됩니다.
예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 "여름에 입기 좋은 옷"이라는 질의를 입력하면, 임베딩 모델은 질의와 가장 유사한 벡터를 가진 상품 정보를 검색하여 사용자에게 보여주는 거죠.
임베딩 모델은 마치 도서관 사서와 같아요. 사용자의 질문(질의)을 이해하고, 관련된 책(문서)을 찾아서 제공하는 역할을 하는 거죠.
QnA
Q1. 임베딩 모델 학습에 어떤 데이터를 사용해야 하나요?
A1. 유사한 문장 쌍으로 이루어진 데이터셋을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 뉴스 기사의 제목과 본문, 영화 리뷰의 내용과 평점 등을 활용할 수 있습니다. 데이터의 양이 많고, 품질이 좋을수록 모델의 성능이 더욱 향상됩니다.
Q2. 윈도우 크기는 어떻게 설정해야 하나요?
A2. 윈도우 크기는 학습 데이터의 특성과 모델의 성능을 고려하여 적절하게 설정해야 합니다. 윈도우 크기를 크게 설정하면 더 많은 문맥 정보를 활용할 수 있지만, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 반대로 윈도우 크기를 작게 설정하면 학습 시간이 짧아지지만, 문맥 정보가 부족하여 모델의 성능이 떨어질 수 있습니다.
Q3. BERT는 어떤 점에서 다른 임베딩 모델들보다 뛰어난가요?
A3. BERT는 양방향 컨텍스트를 고려하여 문장의 맥락을 더욱 정확하게 이해할 수 있다는 점에서 다른 임베딩 모델들보다 뛰어납니다. 또한, 다양한 NLP 태스크에서 뛰어난 성능을 보여주면서, NLP 분야의 혁신을 이끌었다는 점도 장점입니다.
마무리
이번 포스팅에서는 유사한 문장 데이터를 활용하여 임베딩 모델을 학습하는 방법을 알아보았어요. 임베딩은 텍스트 데이터를 숫자 벡터로 변환하여 컴퓨터가 텍스트를 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 핵심 기술이에요.
앞으로 챗봇, 번역기, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 임베딩 기술의 활용도가 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 임베딩 모델을 잘 이해하고 활용하면, 여러분도 멋진 NLP 애플리케이션을 만들 수 있을 거예요!
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