자연어 처리(NLP)에서의 임베딩(Embedding)

 

자연어 처리(NLP)에서의 "임베딩(Embedding)"은 단어나 문장을 수치적인 벡터로 표현하는 기술입니다. 이는 기계 학습 모델에 텍스트 데이터를 입력하기 위해 사용됩니다. 임베딩은 단어나 문장을 밀집형(dense) 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.

임베딩의 주요 특징:

1. 단어 임베딩(Word Embedding): 각 단어를 고정된 길이의 실수 벡터로 매핑합니다. 이러한 단어 임베딩은 단어 사이의 의미적, 문법적 유사성을 캡처하여 벡터 공간에서 단어 간 관계를 보존합니다.

2. 벡터 표현: 임베딩된 벡터는 특정 단어의 의미와 관련된 정보를 포함하며, 이를 통해 단어 간 유사성을 측정하거나 다른 작업에 활용할 수 있습니다.

3. 밀집형(dense) 표현: 임베딩된 벡터는 밀집형으로 표현됩니다. 이는 벡터의 모든 요소가 실수값이며, 대부분의 요소가 0이 아닌 값을 가지는 밀집한 형태를 말합니다.

4. 분산 표현(Distributed Representation): 임베딩은 단어의 의미를 여러 차원에 분산하여 표현합니다. 이는 단어 간 의미적 유사성을 공간적으로 유지하고 있는 임베딩 벡터 간 거리를 측정할 수 있도록 합니다.

5. 학습 기반 방법: 주로 신경망 기반의 언어 모델을 사용하여 단어 임베딩을 학습합니다. Word2Vec, GloVe, FastText, BERT 등은 대표적인 단어 임베딩 알고리즘입니다.

임베딩은 자연어 처리에서 중요한 요소로, 텍스트 데이터를 수치형 데이터로 변환하여 기계 학습 모델에 입력할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 모델은 단어의 의미를 이해하고 문장의 구조와 의미를 파악하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 됩니다.