단어 임베딩이란? 단어 임베딩 쉬운 설명 word embedding이란

1. 단어 임베딩(word embedding)이란?

• 단어 임베딩은 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야에서 사용되는 기법으로, 텍스트 데이터의 단어를 고정된 길이의 벡터로 표현하는 것을 말합니다.
• 단어 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 반영하여 단어를 밀집 표현(dense representation)으로 변환합니다.
• 이러한 임베딩은 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있게 도와줍니다.

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2. 단어 임베딩이 필요한 이유

• 텍스트 데이터는 컴퓨터가 처리하기 어렵습니다.
• 컴퓨터는 숫자로 이루어진 데이터를 다루는데 탁월하며, 텍스트는 단어의 형태로 이루어져 있기 때문에 직접 처리하기 어렵습니다.
• 단어 임베딩은 텍스트 데이터를 수치적으로 표현함으로써 컴퓨터가 텍스트를 이해하고 처리할 수 있게 도와주는 역할을 합니다.
• 또한, 단어 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 파악할 수 있도록 해주어 자연어 처리 작업의 성능을 향상시키는 데에 도움을 줍니다.

 

 

 

3. 단어 임베딩의 동작 방식

단어 임베딩의 동작 방식은 다음과 같습니다:

• 훈련 데이터 수집: 단어 임베딩을 학습하기 위해 대량의 텍스트 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 모델이 단어 간의 관계와 의미를 학습하는 데 사용됩니다.
• 단어를 벡터로 변환: 단어 임베딩은 각 단어를 고정된 길이의 실수 벡터로 표현합니다. 이 벡터는 단어의 의미와 특징을 반영해야 합니다. 임베딩 과정에서는 단어를 실수 벡터로 매핑하는 함수를 학습합니다.
• 신경망 학습: 단어 임베딩을 학습하기 위해 주로 신경망 모델이 사용됩니다. 신경망 모델은 단어의 임베딩을 학습하면서 텍스트 데이터의 다른 특징을 파악하고 분류, 번역, 감성 분석 등의 작업을 수행합니다.
• 유사성 파악: 학습된 단어 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성을 반영합니다. 유사한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간상에서 가까운 위치에 매핑됩니다. 이를 통해 단어 간의 유사성이나 관련성을 측정하거나 단어 간의 의미적 관계를 파악할 수 있습니다.
• 사전 훈련된 임베딩 사용: 대규모 텍스트 데이터로 사전 훈련된 단어 임베딩 모델도 많이 사용됩니다. 이러한 모델은 이미 일반적인 텍스트 데이터에서 학습된 임베딩을 제공하며, 이를 활용하여 특정 작업에 유용한 특징을 추출할 수 있습니다.

단어 임베딩은 단어 간의 관계와 의미를 벡터 공간에서 표현함으로써 컴퓨터가 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있게 돕습니다. 이를 통해 자연어 처리 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

 

4. 원핫 인코딩과 단어 임베딩 비교

원핫 인코딩과 단어 임베딩은 단어를 벡터로 표현하는 데에 사용되는 두 가지 다른 방법입니다. 이들을 비교해보면 다음과 같은 차이점이 있습니다:

• 표현 방식:
  • 원핫 인코딩: 각 단어는 전체 단어 집합의 크기와 같은 차원을 갖는 벡터로 표현됩니다. 해당 단어의 인덱스에만 1의 값을 가지고 나머지는 0의 값을 갖습니다. 따라서 단어는 단 하나의 1이 있는 희소한(sparse) 벡터로 표현됩니다.
  • 단어 임베딩: 각 단어는 고정된 길이의 밀집(dense) 벡터로 표현됩니다. 이 벡터는 단어의 의미적 특성을 반영합니다. 벡터 공간상에서 비슷한 의미를 가진 단어들은 서로 가까운 위치에 매핑됩니다.

• 차원:
  • 원핫 인코딩: 단어 집합의 크기와 같은 차원을 갖습니다. 따라서 단어 집합이 클 경우, 매우 큰 차원의 벡터가 생성되며 희소한 표현이 됩니다.
  • 단어 임베딩: 미리 정의된 임베딩 차원을 갖습니다. 일반적으로 작은 차원을 사용하며, 예를 들어 100, 200, 300 차원 등이 일반적으로 사용됩니다. 따라서 원핫 인코딩에 비해 차원이 훨씬 작고 밀집된 표현이 됩니다.
• 의미적 유사성:
  • 원핫 인코딩: 단어 간의 의미적 유사성을 고려하지 않습니다. 각 단어는 독립적으로 표현되며 벡터 간의 유사도를 계산할 수 없습니다.
  • 단어 임베딩: 단어 간의 의미적 유사성을 반영합니다. 비슷한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간에서 가까운 위치에 매핑되므로 벡터 간의 유사도를 계산할 수 있습니다.
• 표현의 효율성
  • 원핫 인코딩: 단어 집합의 크기에 비례하여 벡터의 차원이 증가하므로 메모리 사용과 연산 비용이 큽니다.
  • 단어 임베딩: 고정된 차원의 밀집 벡터를 사용하기 때문에 원핫 인코딩에 비해 표현이 효율적입니다. 작은 차원의 임베딩으로도 의미적 정보를 충분히 담을 수 있으며, 메모리 사용과 연산 비용이 줄어듭니다.
• 학습의 가능성:
  • 원핫 인코딩: 단어 간의 의미적 유사성을 반영하지 않기 때문에, 원핫 인코딩 자체로는 단어 간의 유사성을 학습할 수 없습니다.
  • 단어 임베딩: 단어 간의 유사성을 반영한 임베딩 벡터를 학습함으로써 단어 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 모델이 텍스트 데이터에서 단어 임베딩을 함께 학습하면서 의미적 유사성을 파악할 수 있습니다.

 

 

 

5. 단어 임베딩 케라스 코드 분석

아래는 간단한 단어 임베딩 케라스 코드의 예시입니다:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding

# 입력 단어의 개수와 임베딩 벡터의 차원 설정
vocab_size = 10000  # 단어 집합의 크기
embedding_dim = 100  # 임베딩 벡터의 차원

# 임베딩 층을 포함한 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim))

위의 코드를 분석해보면 다음과 같습니다:

• 필요한 모듈 가져오기:
  • keras.models.Sequential: Sequential 모델을 사용하기 위해 가져옵니다.
  • keras.layers.Embedding: 임베딩 층을 사용하기 위해 가져옵니다.
• 입력 단어의 개수와 임베딩 벡터의 차원 설정:
  • vocab_size: 단어 집합의 크기를 설정합니다. 이 값은 단어 집합에 있는 고유한 단어의 개수입니다.
  • embedding_dim: 임베딩 벡터의 차원을 설정합니다. 이 값은 임베딩 벡터의 길이로, 임베딩 후 단어를 나타내는 벡터의 차원입니다.
• 임베딩 층을 포함한 모델 생성:
  • model = Sequential(): Sequential 모델 객체를 생성합니다. Sequential 모델은 여러 층을 순차적으로 쌓을 수 있는 모델입니다.
  • model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)): 모델에 Embedding 층을 추가합니다. Embedding 층은 입력으로 들어오는 정수 형태의 단어 인덱스를 임베딩 벡터로 변환하는 역할을 합니다. 이 때, input_dim은 단어 집합의 크기를 의미하고, output_dim은 임베딩 벡터의 차원을 의미합니다.

위의 코드에는 Embedding 층만 들어가 있지만 그 뒤에 다양한 레이어를 추가하여 자연어처리를 진행 할 수 있습니다.