자연어 처리에서 희귀표현과 밀집표현

자연어 처리에서 희귀표현과 밀집표현

인공지능의 자연어 처리 분야에서 희귀표현(희소 표현, sparse representation)과 밀집표현(분산 표현, dense representation)은 주로 단어를 어떻게 표현할 것인지에 대한 두 가지 방식으로 이해됩니다. 각 방식은 장단점이 있어 사용 목적과 상황에 따라 적절히 선택됩니다.

1. 희귀표현 (희소 표현, Sparse Representation)

희귀표현은 단어를 고차원 벡터로 표현하는 방식입니다. 주로 단어의 출현 여부나 빈도수를 기반으로 이루어지며, 대표적으로 원-핫 인코딩(one-hot encoding)이나 문서-단어 행렬(bag-of-words, BOW)이 있습니다.

원리와 특징

• 원-핫 인코딩: 단어 집합에서 특정 단어 하나에만 1을 부여하고, 나머지 모든 단어에 대해 0을 부여하는 벡터로 표현합니다.
• 문서-단어 행렬: 문서 내 단어의 빈도를 기반으로 행렬을 만들어, 각 단어의 출현 횟수나 가중치를 통해 문서를 벡터화합니다.

이 방식은 단어 간의 상관관계를 나타내기 어렵고 차원이 커지는 문제가 있습니다. 예를 들어, 단어 집합의 크기가 1만 개라면 벡터 역시 1만 차원이 되며, 대부분의 값이 0으로 채워져 계산에 비효율적입니다.

장점과 단점

• 장점: 단순한 구현과 해석이 용이하며, 특정 단어의 존재 여부나 빈도수 분석에 유리합니다.
• 단점: 차원이 크고 대부분의 값이 0으로 채워지는 희소성이 있어, 연산이 비효율적이며 단어 간 관계를 고려하지 않습니다.

2. 밀집표현 (분산 표현, Dense Representation)

밀집표현은 단어를 저차원의 벡터 공간에 임베딩하여 표현하는 방식입니다. 단어 간의 연관성을 반영하여, 의미적으로 유사한 단어는 벡터 공간에서 가까운 위치에 존재하도록 훈련합니다. 워드투벡터(word2vec), 글로브(GloVe), 패스트텍스트(FastText)와 같은 임베딩 기법들이 대표적입니다.

원리와 특징

• 의미적 유사성: 밀집 벡터는 단어 간 의미적 유사성을 반영하기 때문에, 서로 유사한 단어들이 벡터 공간에서 가까운 위치에 위치하게 됩니다. 예를 들어, ‘왕’과 ‘여왕’은 ‘남자’와 ‘여자’의 차이를 반영하는 방향으로 벡터 차원이 구성될 수 있습니다.
• 저차원: 수백 차원 정도의 비교적 낮은 차원으로 단어를 표현하므로 계산 효율성이 높습니다.

장점과 단점

• 장점: 단어 간 의미적 관계를 벡터 공간에서 나타낼 수 있어 자연어 처리 모델의 성능이 향상되며, 차원이 낮아 연산에 유리합니다.
• 단점: 벡터화 과정이 복잡하며, 사전 훈련된 임베딩을 사용할 경우 도메인 특수성을 반영하기 어려울 수 있습니다.

두 표현 방식의 활용 예시

• 희귀표현은 주로 단순한 분류나 빈도 분석 등 특정 단어의 출현 빈도가 중요한 작업에 사용됩니다.
• 밀집표현은 의미적 유사성을 파악해야 하는 작업이나 더 높은 수준의 자연어 이해가 필요한 딥러닝 기반 모델에 활용됩니다.

요약하자면, 희귀표현은 단어를 존재 여부에 초점을 맞춘 1차원적인 방식으로 표현하고, 밀집표현은 단어 간의 관계를 의미적으로 반영하여 벡터 공간에서 표현하는 방식입니다.