유사성 평가(Similarity Evaluation) - 임베딩 모델의 성능을 평가

 

임베딩 모델의 성능을 평가하기 위한 한 가지 방법은 유사성 평가(Similarity Evaluation)입니다. 이 방법은 임베딩된 단어 벡터 간의 유사성을 측정하여 임베딩 모델이 의미적으로 유사한 단어들을 벡터 공간에서 얼마나 잘 표현하는지를 평가합니다.

유사성 평가 방법

1. 단어 유사도 측정:
코사인 유사도(Cosine Similarity)를 가장 많이 사용합니다. 코사인 유사도는 두 벡터 간의 각도를 기반으로 벡터의 유사성을 측정합니다. 두 벡터가 같은 방향을 향하고 있을수록 1에 가까운 값을 가지며, 유사성이 높음을 의미합니다.

2. 평가 데이터셋 구성:
평가를 위해 사전에 유사성을 측정할 단어 쌍이나 문장 쌍을 수집하여 데이터셋을 구성합니다. 대표적으로 WordSim-353, WordSimilarity-353, SimLex-999 등의 데이터셋이 사용됩니다.

3. 유사도 측정 방법:
주어진 임베딩 모델로 단어를 임베딩한 후, 코사인 유사도를 사용하여 벡터 간 유사도를 계산합니다. 두 벡터가 유사할수록 높은 코사인 유사도 값을 가지게 됩니다.

4. 평가 및 결과 분석:
계산된 유사도 값과 평가 데이터셋의 실제 유사도 값을 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.
평가 결과를 통해 임베딩 모델이 단어 간 의미적 유사성을 얼마나 잘 캡처하고 있는지 확인할 수 있습니다.


유사성 평가는 임베딩 모델이 단어의 의미를 어떻게 파악하고 표현하는지를 평가하는 데 중요한 방법 중 하나입니다. 적절한 유사성 평가를 통해 모델이 단어 간 의미적 관계를 얼마나 정확하게 파악하는지를 측정하고 모델의 성능을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.