임베딩(Embedding)의 종류와 평가기준

 

임베딩(Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기술입니다. 다양한 종류의 임베딩이 있으며, 각각의 임베딩은 다른 방식과 특성을 가지고 있습니다. 또한, 임베딩의 평가 기준은 주어진 작업에 대한 성능과 유용성을 평가하는 데 사용됩니다.

 

임베딩의 주요 종류:

1. Word2Vec:
Continuous Bag of Words (CBOW)와 Skip-gram이라는 두 가지 모델로 구성됩니다.
주변 단어를 사용하여 대상 단어를 예측하는 방식으로 단어의 분산 표현을 학습합니다.
단어 간 의미적 관계를 캡처하여 벡터 공간에서 유사한 의미를 가진 단어들이 서로 가깝게 매핑됩니다.

2. GloVe (Global Vectors for Word Representation):
단어들 간의 동시 등장 통계 정보를 기반으로 단어의 분산 표현을 학습합니다.
전역적인 통계 정보를 반영하여 단어의 의미를 잘 캡처할 수 있도록 설계되었습니다.

3. FastText:
Subword 임베딩 방식으로, 단어를 문자 단위 n-gram으로 분해하여 임베딩합니다.
OOV(out-of-vocabulary) 문제를 완화하고 희귀 단어에 대한 표현을 효과적으로 다룹니다.

4. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
Transformer 아키텍처를 사용하여 사전 학습된 언어 모델로, 양방향 문맥을 고려하여 단어의 문맥적 의미를 파악합니다.
문장 전체를 고려하여 단어의 의미를 학습하므로 문맥에 따른 다의성을 해결하는 데 효과적입니다.

 

임베딩 평가 기준:

1. 유사성 평가(Similarity Evaluation):
단어 벡터 간 유사성을 측정하여, 유사한 의미를 가진 단어들이 벡터 공간에서 서로 가깝게 매핑되는지 평가합니다.
유사도 측정 방법으로는 코사인 유사도(cosine similarity) 등이 사용됩니다.

2. 애널로지 테스트(Analogy Test):
단어 벡터의 선형성을 검사하여, 'king - man + woman = queen'과 같은 문제를 해결하는지 평가합니다.
단어 간 의미적 관계를 적절하게 캡처하고 있는지 확인합니다.

3. Downstream Task Performance:
임베딩을 사용하여 실제 자연어 처리 작업(문장 분류, 기계 번역 등)에 적용하여 성능을 평가합니다.
특정 작업에 대한 모델의 성능 향상 여부를 평가합니다.

 

임베딩은 다양한 평가 기준을 통해 해당 작업에 적합한 임베딩 방법을 선택하고 성능을 평가하는데 사용됩니다. 선택된 임베딩은 실제 자연어 처리 작업에 효과적으로 적용되어 의미적 정보를 잘 캡처하고 효율적으로 활용될 수 있어야 합니다.