[AI] 형태소, 단어, 토큰의 차이

형태소, 단어, 토큰의 차이

형태소, 단어, 토큰은 모두 자연어 처리에서 텍스트를 다루는 기본 단위이지만, 각각의 정의와 적용 방식에서 차이가 있습니다. 이들 각각의 차이를 명확히 이해하는 것은 텍스트 분석과 처리 과정에서 중요합니다.

형태소 (Morpheme)

형태소는 언어의 가장 작은 의미 단위로, 언어학에서 사용되는 개념입니다. 형태소는 더 이상 분리할 수 없을 때까지 나눈 단어의 구성 부분으로, 그 자체로 의미를 가지거나, 다른 형태소와 결합해 새로운 의미를 생성합니다. 형태소는 다음과 같이 두 가지 유형으로 나뉩니다:

• 자립 형태소 (Free Morphemes): 독립적으로 쓰일 수 있어 단독으로도 의미를 가질 수 있는 형태소입니다 (예: 사과, 책).
• 의존 형태소 (Bound Morphemes): 다른 형태소와 결합해야만 의미를 가지는 형태소로, 접두사, 접미사 등이 이에 해당합니다 (예: -들, -이다).

단어 (Word)

단어는 일반적으로 공백으로 구분되는 의미의 단위입니다. 사전에 등재될 수 있으며, 의사소통에서 기본적인 의미 전달 단위로 기능합니다. 단어는 하나 이상의 형태소로 구성될 수 있습니다. 예를 들어, "가방"은 단일 자립 형태소로 구성된 단어이며, "가방에"는 "가방"이라는 자립 형태소와 "에"라는 의존 형태소로 구성된 단어입니다.

토큰 (Token)

토큰은 텍스트를 처리할 때 사용되는 단위로, 주로 텍스트 분석이나 처리를 위해 프로그래밍적으로 정의된 단위입니다. 토큰은 단어일 수도 있고, 구두점이나 특수 문자 등도 토큰으로 취급될 수 있습니다. 토큰화는 텍스트를 이러한 토큰들로 분리하는 과정이며, 공백, 구두점, 혹은 다른 규칙에 따라 텍스트를 나눕니다. 예를 들어, "I'm happy."라는 문장에서 "I", "'m", "happy", "."와 같이 네 개의 토큰으로 나눌 수 있습니다.

차이점 요약

• 형태소: 언어의 가장 작은 의미 단위, 언어학적 분석에 사용.
• 단어: 의사소통에서 사용되는 기본 의미 전달 단위, 일상적이고 자연스러운 언어 사용에 중심.
• 토큰: 텍스트 분석 및 처리를 위한 단위, 프로그래밍적으로 정의되며 다양한 문자나 기호를 포함할 수 있음.

이 세 가지 개념을 통해 텍스트를 분석하고 처리하는 방법을 다양화하고, 더욱 세밀하게 언어를 이해하고 응용할 수 있습니다. 자연어 처리 기술의 발전에 따라 이들 개념의 정확한 이해와 적용은 매우 중요합니다.