[딥러닝] 딥러닝 자연어 처리: 토큰화, 원핫인코딩, 단어임베딩

토큰화(Tokenization)

토큰화는 자연어 처리(NLP) 분야에서 광범위하게 사용되는 기술로, 텍스트 데이터를 사전에 정의된 단위로 나누는 과정을 말합니다. 이 단위는 단어, 문장, 혹은 하위 단어(subwords)일 수 있으며, 토큰화의 목표는 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다.

토큰화의 정의와 중요성

토큰화는 말 그대로 텍스트를 토큰이라는 의미 있는 단위로 분할하는 과정입니다. 이 과정은 자연어 처리에서 준비 단계로, 컴퓨터가 텍스트를 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 각 토큰은 분석의 기본 단위로 작용하며, 이러한 분석은 텍스트의 의미 파악, 감정 분석, 주제 분류 등 다양한 태스크에서 활용됩니다.

토큰화가 중요한 이유 중 하나는 기계가 자연어의 복잡성을 처리할 수 있도록 단순화시키는 역할을 한다는 점입니다. 예를 들어, 문장을 단어로 분리하면 단어 간의 관계와 구조를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

토큰화의 유형

토큰화에는 크게 두 가지 주요 유형이 있습니다.

문장 토큰화(Sentence Tokenization): 텍스트를 개별 문장으로 분할합니다. 이는 문서 내에서 문장 단위의 분석을 필요로 하는 경우 사용됩니다.
단어 토큰화(Word Tokenization): 텍스트를 개별 단어로 분할하는 것입니다. 이는 대부분의 자연어 처리 태스크에서 가장 널리 사용되는 토큰화 방법입니다.

토큰화의 실제 예시와 방법론

Python과 PyTorch를 이용한 단어 토큰화의 간단한 예는 다음과 같습니다.

import torch
from torchtext.data.utils import get_tokenizer

text = "Hello, this is an example of word tokenization."
tokenizer = get_tokenizer("basic_english")

tokens = tokenizer(text)
print(tokens)

위 코드에서는 torchtext의 get_tokenizer 함수를 사용하여 기본 영어 토큰화기(basic_english tokenizer)를 생성하고, 임의의 텍스트를 토큰화합니다. 결과는 텍스트가 단어 단위로 분할된 리스트입니다.

토큰화 과정에서의 고려 사항

토큰화를 수행할 때 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다.

구두점과 특수 문자: 구두점 및 특수 문자는 종종 토큰을 분리하는 데 사용됩니다. 하지만 경우에 따라 이것들이 의미를 가질 수 있으므로, 제거하거나 별도로 처리할지 결정해야 합니다.
대소문자 통일: 대소문자 구분 없이 토큰을 일관되게 처리하려면 모든 문자를 소문자로 변환하는 것이 일반적입니다.
언어의 다양성: 다양한 언어에 특화된 토큰화 도구와 방법이 필요할 수 있습니다. 각 언어마다 문법적, 구조적 차이가 있으므로 이를 고려한 특화된 접근 방식이 필요합니다.

토큰화는 자연어 처리의 기초적이지만 필수적인 단계입니다. 올바른 토큰화 방법을 선택하고 적용하는 것은 텍스트 데이터를 효율적으로 처리하고, 고품질의 결과를 얻기 위한 첫걸음입니다.

원핫인코딩(One-Hot Encoding)은 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 텍스트 데이터를 변환하는 중요한 기법 중 하나입니다. 이 과정을 통해 자연언어 처리(NLP)에서 기계 학습 모델에 데이터를 제공하는 데 필요한 전처리 작업을 수행할 수 있습니다. 본 섹션에서는 원핫인코딩의 정의부터 시작하여 작동 방식, 예시, 그리고 장단점에 대해 상세히 다룰 것입니다.

원핫인코딩의 정의와 필요성

원핫인코딩은 범주형 데이터를 처리할 때 사용되는 방법으로, 각 범주(예를 들어 단어)를 0과 1로 이루어진 벡터로 변환하는 과정입니다. 이 기법은 텍스트 데이터에 특히 중요한데, 컴퓨터는 텍스트보다 숫자를 처리하는 데 더 능숙하기 때문입니다. 원핫인코딩은 텍스트를 수치화하는 단순하면서도 효과적인 방법을 제공하여 다양한 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘에서 활용됩니다.

원핫인코딩의 작동 방식

원핫인코딩을 실시할 때, 먼저 텍스트 데이터로부터 어휘집(vocabulary)을 생성합니다. 이는 데이터셋에 등장하는 모든 유니크한 단어의 집합입니다. 각 단어에는 어휘집 내에서 고유한 인덱스가 부여됩니다. 그 후, 각 단어를 표현하는 원핫 벡터를 생성하는데, 이 벡터는 해당 단어의 인덱스 위치만 1이고 나머지는 모두 0으로 이루어집니다.

간단한 원핫인코딩 예시

Python 코드 예시(pytorch 사용)

PyTorch는 머신러닝과 딥러닝 모델을 개발할 때 널리 사용되는 프레임워크 중 하나입니다. 다음 예제에서는 PyTorch를 사용하여 간단한 텍스트 데이터에 대해 원핫인코딩을 수행하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 어휘집 정의
vocabulary = ['hello', 'world', 'python', 'coding']

# 원핫인코딩 함수
def one_hot_encoding(word, vocabulary):
    # 단어의 인덱스 찾기
    index = vocabulary.index(word)
    # 인덱스를 바탕으로 원핫 벡터 생성
    one_hot_vector = torch.zeros(len(vocabulary))
    one_hot_vector[index] = 1
    return one_hot_vector

# 예시
word = 'python'
one_hot_vector = one_hot_encoding(word, vocabulary)
print(f"One-hot vector for '{word}':", one_hot_vector)

원핫인코딩의 장점과 단점

장점

간단함과 명확성: 원핫인코딩은 구현이 간단하며 각 범주(단어)를 명확하게 구분할 수 있습니다.
일관된 벡터 크기: 단어의 수에 관계없이, 모든 원핫 벡터는 어휘집의 크기와 동일한 차원을 갖습니다. 이는 다양한 텍스트 길이에서의 처리를 용이하게 합니다.

단점

차원의 저주: 큰 어휘집을 가진 데이터셋의 경우, 원핫 벡터는 매우 희소(sparse)해지며, 이는 메모리 사용량이 증가하고 모델의 효율성이 떨어집니다.
단어 간 관계 미표현: 원핫 벡터는 단어 간의 의미적 또는 문법적 관계를 표현하지 못합니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕" 사이의 관계처럼 서로 가까운 단어들이 비슷한 벡터를 갖지 않습니다.

원핫인코딩은 NLP 프로젝트에서 데이터 전처리 단계에서 주로 사용됩니다. 그러나 그 한계점으로 인해, 실제 응용에서는 종종 단어 임베딩과 같은 더 세련된 기법으로 대체되기도 합니다.

단어임베딩(Word Embedding)은 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 전환하는 강력한 방법입니다. 이 접근법은 단어를 실수 벡터로 매핑함으로써 작업을 수행합니다. 이 섹션에서는 단어임베딩의 기본적인 개념과 그 중요성, 그리고 이 방법이 원핫인코딩에서 어떻게 진화했는지를 살펴봅니다. 또한, 대표적인 단어임베딩 기법인 Word2Vec과 GloVe를 소개하고, 단어임베딩의 다양한 장점과 이를 활용한 응용 사례를 탐구합니다.

단어임베딩의 정의와 필요성

단어임베딩은 각 단어를 고차원이 아닌 저차원의 연속 벡터 공간에 매핑하는 기술입니다. 이 벡터는 단어의 의미를 포착하여, 비슷한 의미를 가진 단어들이 벡터 공간에서 서로 가까이 위치하게 됩니다. 이는 자연어 처리(NLP)의 여러 문제를 해결하는 데 유용하며, 컴퓨터가 언어의 뉘앙스와 복잡성을 이해하는 데 도움을 줍니다.

단어임베딩이 원핫인코딩에서 진화한 배경

원핫인코딩은 텍스트 데이터를 다룰 때 초기에 널리 사용된 방법입니다. 이 방식은 각 단어를 고유한 벡터로 변환합니다. 하지만, 이 방식은 단어 간의 의미적 관계를 전혀 표현하지 못하며, 벡터의 차원이 매우 커져 효율성이 떨어집니다. 단어임베딩은 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 이는 단어의 의미적 유사성을 반영할 수 있는 밀집 벡터를 사용함으로써, 훨씬 효율적인 표현이 가능해졌습니다.

대표적인 단어임베딩 방법: Word2Vec, GloVe

Word2Vec: Word2Vec은 문맥 속에서 단어의 의미를 학습하는 방식입니다. 이는 크게 두 가지 구조, 즉 Continuous Bag of Words (CBOW)와 Skip-Gram을 사용합니다. CBOW는 주변 단어들을 이용해 중심 단어를 예측하는 반면, Skip-Gram은 중심 단어로부터 주변 단어를 예측합니다.
GloVe: GloVe(Global Vectors for Word Representation)는 단어의 동시 등장 확률에 기초하여 단어 벡터를 학습합니다. 이 방법은 전체적인 통계 정보를 활용하여 더 긴 범위의 문맥에서 단어의 의미를 추출합니다.

단어임베딩의 장점과 응용 사례

단어임베딩은 다음과 같은 많은 장점을 가집니다.

효율성: 벡터의 차원을 크게 줄일 수 있으며, 이는 연산 비용을 줄이는데 도움이 됩니다.
의미적 관계 반영: 벡터 공간에서 의미적으로 유사한 단어들이 근접하게 매핑됨으로써, 단어 사이의 복잡한 관계를 효과적으로 포착합니다.
다용도성: 단어임베딩은 문서 분류, 감성 분석, 기계 번역 및 질의 응답 시스템 등 다양한 NLP 작업에서 사용될 수 있습니다.

Python 예시 코드 (PyTorch 사용)

import torch
from torch.nn import Embedding

# 단어장 크기와 임베딩 차원 설정
vocab_size = 10000  # 예를 들어
embedding_dim = 300  # 예를 들어

# PyTorch 임베딩 층을 생성
embedding_layer = Embedding(num_embeddings=vocab_size, embedding_dim=embedding_dim)

# 임의의 단어 인덱스 예시
word_indexes = torch.tensor([123, 456, 789], dtype=torch.long)

# 단어 인덱스에 대한 임베딩 조회
word_embeddings = embedding_layer(word_indexes)
print(word_embeddings)

이 코드는 PyTorch의 Embedding 클래스를 사용하여 단어임베딩의 기본적인 사용 예를 보여줍니다. 여기서는 임베딩 층을 정의하고, 임의의 단어 인덱스에 대한 임베딩을 조회하는 과정을 수행합니다. 이러한 임베딩은 여러분의 딥러닝 모델 내에서 자연스럽게 의미 정보를 포함하도록 할 수 있습니다.