임베딩(Embedding)의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
임베딩의 의미와 개념을 이해합니다.
임베딩이란 인간이 사용하는 언어인 자연어를 기계가 이해할 수 있는 숫자의 목록인 벡터로 변환하는 과정을 말한다. 삽입은 일반적으로 인공지능(AI)또는 생성 AI 분야데이터에 딥러닝또는 기계 학습 자연어 처리 기법을 적용하기 위해서는 인간의 언어인 자연어로부터 데이터를 기계가 이해할 수 있는 언어로 정량화하기 위해 데이터를 1:1로 대응하는 고차원 벡터로 변환하는 과정과 결과를 말한다. 임베딩이란 자연어 처리(NLP)란 인간이 사용하는 자연어를 기계가 이해할 수 있도록 숫자 형태의 벡터로 변환하는 과정을 말합니다. 자연어 단어나 문장을 개별 벡터로 변환하여 벡터 공간에 삽입하는 방식이다. 임베딩은 언어 단위에 따라 단어 임베딩, 문장 임베딩, 문서 임베딩으로 구분됩니다. ).임베딩은 임베딩 모델을 통해 수행됩니다. 대표적인 임베딩 모델로는 Word2Vec(Work2Vec), GloVe(Global Vector for Word Representation) 및 BERT(Bidirection Encoder Representations from Transformers)가 있습니다.
Embedding의 의미와 개념 설명
임베딩이란 자연어를 벡터로 변환하는 과정을 말합니다. 삽입은 자연어 처리(NLP) 분야사람이 사용하는 언어인 자연어를 벡터로 변환하는 방법과 결과, 전 과정을 말합니다. 자연어 처리에서 임베딩은 사람이 흔히 사용하는 언어인 자연어를 기계가 이해할 수 있도록 정량화하는 과정이다. 데이터를 벡터 형태로 벡터화하여 벡터 공간에 단어나 문장을 삽입하는 과정입니다. 인간의 언어인 자연어는 수량화되지 않은 데이터 형태이기 때문에 머신러닝(ML)이나 딥러닝(DL) 기술을 적용할 수 없다. 따라서 자연어 처리(NLP)를 위해서는 자연어 형태의 데이터를 수치 형태의 데이터로 변환해야 합니다. 데이터를 수치 형태로 변환하기 위해 문장 형태의 대상 단어와 자연어를 1:1 대응하는 벡터로 변환하는 과정을 거친다. 예를 들어, “I like data science”라는 문장은 임베딩 과정을 거쳐 (0.001, -0.007, 0.006, …, -0.003) 형태의 벡터로 변환됩니다.[임베딩의 역할 예시]1. 대상(자연어 형식의 텍스트 데이터): “나는 데이터 과학을 좋아한다”↓2. 프로세스(임베딩 모델): 임베딩↓3. 결과(숫자 벡터 데이터): (0.001, -0.007, 0.006, …, -0.003) 임베딩은 임베딩하는 언어 단위에 따라 단어 임베딩, 문장 임베딩, 문서 임베딩으로 분류할 수 있습니다.[임베딩의 언어 단위에 따른 분류]
워드 임베딩(Word Embedding)은 단어를 벡터로 표현하는 임베딩입니다. 문장 임베딩(Sentence Embedding)은 문장을 벡터로 표현하는 임베딩입니다. Document Embedding은 문서를 벡터로 표현하는 Embedding입니다. 임베딩 프로세스 이는 일반적으로 임베딩 모델을 통해 수행됩니다. 대표적인 임베딩 모델로는 Word2Vec, GloVe, BERT가 있습니다.[대표적인 임베딩 모델]
Work2Vec은 벡터 공간에서 단어 간의 의미적 관계를 표현하는 딥러닝 기반의 단어 임베딩 방법입니다. 단어 간의 관계는 해당 지역의 맥락을 고려하여 학습됩니다. Word to Vector는 단어를 벡터로 변환하는 가장 널리 사용되는 방법입니다. Word2Back은 자연어 처리의 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 검색어의 구성과 유사한 단어 벡터를 활용하여 검색 기능의 성능을 향상시킬 수 있으며, 긍정 단어와 부정 단어를 이용한 감성 분석에도 활용 가능합니다. GloVe(단어 표현을 위한 전역 벡터)는 개수 기반 및 예측 기반 방법을 사용합니다. 이것은 방법론입니다. Globe는 미국 스탠포드 대학에서 개발한 워드 임베딩 방법론입니다. 이는 기존 예측 기반 Word-to-Back의 단점을 보완하려는 목적으로 등장한 방법론이다. 성능면에서는 Word2Back과 Globe가 비슷한 수준인 것으로 알려져 있습니다. BERT(BiDirectional Encoder Representations from Transformers)는 변환기 인코더만 사용하여 문장에 대해 양방향으로 훈련되는 언어 모델입니다. Vert는 사전 학습된 임베딩을 기반으로 작은 데이터 세트로 미세 조정을 수행한 후 다른 작업에 적용하여 좋은 성능을 달성하는 방법입니다. Vert는 감성분석, 개체명 인식, 질의응답, 빈칸 채우기, 문장 생성, 텍스트 요약, 텍스트 번역 등에 적용할 수 있는 방법론입니다. 임베딩은 인코딩과 다릅니다. 임베딩과 인코딩은 기능적 측면입니다. 큰 차이가 있습니다. 임베딩은 단어나 문장의 의미를 이해해 벡터로 표현하는 방식이지만, 인코딩은 단순히 입력 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것에 불과하다.[임베딩과 인코딩]
머신러닝 기법을 자연어에 적용하기 위해서는 적절한 형태의 벡터로 변환해야 합니다. 자연어를 벡터로 변환하는 가장 직관적인 방법은 대상 단어의 각 속성에 벡터 값을 할당하는 것입니다. 단어가 많을수록 속성도 많아져 벡터 공간이 늘어납니다. 이 방식을 원-핫 인코딩 방식이라고 합니다. 원-핫 인코딩 방식에서는 단어의 개수가 많아질수록 벡터 공간이 너무 커지게 되어 결과적으로 공백이 남게 된다. 점점 희소 벡터가 되는 문제가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 밀집된 벡터가 구성됩니다. 대상 단어를 원-핫 벡터로 변환한 후 가중치 행렬과 원-핫 벡터 행렬을 곱하여 조밀한 벡터를 생성하는 함수를 정의합니다. 임베딩을 사용하면 단어와 문장 간의 관련도를 계산할 수 있습니다. 의미적, 문법적 정보를 암시하며 전이학습을 가능하게 하는 역할을 합니다.