코사인 유사도의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
코사인 유사도의 의미와 개념 이해
코사인 유사성은 무엇을 의미하나요? 인공지능(AI)자연어 처리 분야에서 두 벡터 사이의 각도를 통해 유사도를 측정하여 단어와 문장의 관련성을 판단하는 방법 중 하나를 말합니다. 코사인 유사도는 단어와 문장을 벡터로 표현하고 벡터 사이의 거리를 사용하여 단어와 문장의 유사도를 판단하는 기법입니다. 두 벡터 사이의 각도가 0도이면 최대값은 1, 90도이면 0, 180도이면 최소값은 -1입니다. 코사인 유사도는 문장을 구성하는 단어를 방향을 가진 벡터로 표현하고 벡터 사이의 각도를 계산하여 유사도를 계산하고 두 벡터 사이의 각도를 기준점으로 비교하여 단어 간의 유사도를 측정하여 유사한 단어를 그룹으로 관리할 수 있습니다. 코사인 유사도 공식은 각 단어를 의미하는 벡터의 내적을 계산하고 각 벡터 요소를 제곱한 다음 더한 값의 제곱근을 계산한 다음 둘을 나눕니다. 코사인 유사도를 활용하면 유사한 단어를 그룹으로 관리하고 생성 AI 채팅GPT(채팅 GPT)언어 모델을 사용하여 문장을 생성하면 매번 다른 단어를 사용하는 문장을 만들 수 있습니다.
코사인 유사도 의미 및 개념 설명
코사인 유사도는 언어처리 분야에서 단어와 문장을 벡터로 표현하고 두 벡터 사이의 각도를 통해 유사도를 측정하여 단어와 문장 사이의 관계를 파악하는 기술입니다. 코사인 유사도는 두 벡터 사이의 유사도를 계산하는 데 사용되는 기술입니다. 두 벡터 사이의 각도가 작을수록 유사도가 높고 각도가 클수록 유사도가 낮습니다. 이 원리를 사용하면 유사한 단어를 단일 그룹으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어, “beautiful”, “pretty”, “good to look at”은 동일한 유사한 단어 그룹으로 관리할 수 있습니다. 코사인 유사도를 사용하여 유사한 단어를 그룹으로 관리할 때 생성 AI 챗GPT(ChatGPT)이러한 언어 모델에서도 문장을 만들 때 같은 단어 대신 유사한 단어를 사용하여 문장을 만들 수 있습니다. ChatGPT는 코사인 유사도를 통해 문장을 만들 때마다 다른 단어를 사용하는 문장을 만들 수 있습니다. 코사인 유사도는 데이터 분류 및 추천 서비스를 구현할 때 널리 사용됩니다. 코사인 유사도는 임베딩과 다릅니다. 임베딩은 단어나 문장의 의미를 이해하고 벡터로 표현하는 것입니다. 그리고 코사인 유사도는 임베딩을 통해 생성된 벡터 사이의 각도를 사용하여 단어나 문장의 관련성과 유사도를 측정하는 방법입니다.[임베딩과 코사인 유사도]
주어진 문장이 있다면, 먼저 의미 있는 품사인 명사를 형태소 분석을 통해 추출하여 벡터로 변환한다. 벡터로 변환된 명사는 행렬로 표시하고, 행렬로 표시된 벡터에 대한 코사인 유사도를 사용하여 단어의 관련성을 측정한다. 코사인 유사도는 벡터 간의 코사인 각도를 사용하여 단어가 얼마나 유사한지를 측정한다. 각도는 유사도로 결정되므로 여기서 거리는 중요하지 않다. 코사인 유사도는 단어 간의 유사도를 결정하기 위해 벡터의 크기가 아닌 벡터 방향의 유사도를 측정한다. 공간의 모든 점은 벡터로 표현할 수 있으며, 같은 벡터 상의 점은 선형적으로 종속적이라고 할 수 있다. 코사인 유사도를 측정하는 것은 두 벡터의 차이의 핵심을 측정하는 데 유용한 기술이다. 고차원 공간으로 확장하더라도 계산 부담은 크게 증가하지 않는다. 고차원 공간에서 벡터 간의 유사도를 측정할 때 코사인 유사도는 계산 부담 측면에서도 매우 유리하다. 인공지능(AI)의 자연어 처리 분야에서 코사인 유사도는 학습이 완료된 두 단어에 대한 임베딩의 유사도를 측정하거나, 단어 빈도를 사용하여 문서 간의 유사도를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 두 문서에 등장하는 모든 단어의 목록이 있는 경우 각 문서의 빈도로 단어 수를 측정하여 벡터를 얻고, 두 벡터의 코사인 유사도를 측정하여 사용할 수 있습니다. 두 문장의 단어가 사실상 같고 단어 사용 빈도만 다를 경우 이를 벡터와 각도로 표현하면 두 문장 모두 1의 결과를 생성합니다. 코사인 유사도를 통해 빈도를 넘어서는 유사한 문장을 매우 쉽게 찾을 수 있습니다. 코사인 유사도는 -1과 1 사이의 값을 갖습니다. 벡터의 방향이 완전히 다르면 각도가 180도이고 코사인 유사도는 -1의 값을 갖습니다. 벡터의 방향이 완전히 동일하면 코사인 유사도 값은 1입니다. 벡터의 방향이 90도이면 코사인 유사도 값은 0입니다.[코사인 유사도 공식]
코사인 유사도 값이 높으면 두 벡터 사이의 관계가 높다는 것을 의미하며, 두 벡터로 표현된 단어나 문장은 유사한 단어와 문장이라고 해석할 수 있다. 코사인 유사도를 계산하는 공식은 벡터를 L2 norm으로 정규화하고 두 벡터의 내적을 계산하는 방법을 사용한다.
[코사인 유사도 공식]similarity(A, B) = cos(A, B) = A × B / (｜A｜×｜B｜) = 두 벡터의 내적 / 두 벡터의 크기의 곱
= 두 벡터의 점곱 / 두 벡터 원소의 제곱의 합의 제곱근※ -1 ≤ cos(A, B) ≤ 1
코사인 유사도 공식에서 분자에는 벡터의 내적을 대입하고, 분모에는 각 벡터의 노름을 대입합니다. 여기서 노름은 L2 Norm입니다. 벡터는 크기와 방향을 갖는 양입니다. 그리고 노름은 벡터의 크기(거리)를 일반화한 것입니다. 벡터의 크기를 일반화하는 데에는 L1 Norm과 L2 Norm이 있습니다. L1 Norm은 벡터의 각 요소의 절대값을 더하는 개념입니다. L2 Norm은 각 벡터의 요소를 제곱하고 더한 다음 더한 값의 제곱근을 취하여 계산합니다. 코사인 유사도에서 L2 Norm은 벡터의 각 요소를 제곱하고 더한 다음 더한 값의 제곱근을 취하여 계산합니다. 코사인 유사도는 벡터의 내적을 벡터의 제곱 요소의 합의 제곱근으로 나누어 계산합니다. 두 벡터의 방향이 완전히 같으면 코사인 유사도는 1이고, 완전히 반대이면 -1입니다. 코사인 유사도에서 벡터의 방향과 각도는 벡터의 크기보다 더 중요합니다. 두 단어 벡터의 코사인 유사도가 높다는 것은 두 벡터가 유사하다는 것을 의미하며, 궁극적으로 두 단어가 유사하다는 것을 의미합니다. 이 두 단어는 의미, 품사와 같은 문법 및 정보 측면에서 매우 유사한 단어로 해석될 수 있습니다.