인공지능 - 자연어 처리 과정(전처리, 임베딩, 모델링) 이해하기기

자연어 처리 과정(전처리, 임베딩, 모델링) 이해하기기

자연어 처리 과정은 크게 전처리(Preprocessing), 임베딩(Embedding), 모델링(Modeling)의 세 단계로 나눌 수 있습니다. 각 단계는 텍스트 데이터를 분석하고 의미를 추출하여 머신러닝 또는 딥러닝 모델에서 효과적으로 사용할 수 있도록 돕습니다.

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1. 전처리 (Preprocessing)

전처리는 자연어 처리 파이프라인의 첫 번째 단계로, 원시 텍스트 데이터를 모델에 적합한 형식으로 변환하는 작업입니다. 전처리 과정은 텍스트의 품질을 높이고, 모델이 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 주요 작업에는 다음이 포함됩니다:

• 토큰화 (Tokenization):
  • 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 나누는 작업입니다. 예를 들어, “나는 자연어 처리를 공부하고 있어요”라는 문장은 [“나는”, “자연어”, “처리”, “를”, “공부하고”, “있어요”]와 같이 토큰으로 나눌 수 있습니다. 이는 모델이 텍스트를 개별 단위로 분석할 수 있도록 돕습니다.
• 불용어 제거 (Stopword Removing):
  • 분석에 불필요한 단어들을 제거하는 과정입니다. “이”, “그”, “는”과 같은 단어들이 여기에 해당합니다. 이러한 불용어들은 문장의 의미를 해석하는 데 큰 영향을 미치지 않으므로 제거함으로써 모델의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 어간추출 (Stemming):
  • 단어의 형태를 단순화하는 과정으로, “공부하다”와 “공부했다”를 동일하게 “공부하”로 변환하는 작업입니다. 이는 다양한 형태의 단어를 동일한 뿌리로 묶어, 모델이 더 적은 양의 단어로 의미를 파악하도록 돕습니다.
• 표제어 추출 (Lemmatization):
  • Stemming과 유사하지만, 더 정교하게 단어의 기본형으로 변환합니다. 예를 들어, “was”를 “be”로 변환하여 모든 동사의 형태를 일관성 있게 맞춥니다.
• Padding:
  • 텍스트 데이터를 모델에 넣을 때, 길이가 다를 수 있는 입력을 같은 길이로 맞추기 위해 추가적인 공간(패딩)을 삽입합니다. 이는 배치 처리(batch processing) 시 중요합니다.
• One-hot Encoding:
  • 텍스트의 단어를 숫자 벡터로 변환하는 기법으로, 각 단어를 고유한 인덱스로 표현합니다. 예를 들어, “고양이”, “강아지”라는 두 단어를 각각 [1, 0], [0, 1]로 표현할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 텍스트를 수치적으로 처리할 수 있습니다.

관련 도구: NLTK, KoNLPy, kss, py-hanspell, numpy, pandas, sklearn, Keras

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2. 임베딩 (Embedding)

임베딩은 텍스트 데이터를 고차원 공간에서 의미 있는 벡터로 변환하는 과정입니다. 전처리된 텍스트는 여전히 모델이 이해하기에는 어렵기 때문에, 이를 임베딩 기법을 통해 수치화하여 모델이 학습할 수 있는 형식으로 변환합니다.

• BoW (Bag of Words):
  • 문서 내 단어의 출현 빈도를 기반으로 한 벡터 표현 방식입니다. 이 방식은 단순하지만 문맥을 반영하지 못하는 단점이 있습니다.
• n-gram:
  • 연속된 n개의 단어 또는 문자 그룹을 기반으로 텍스트를 표현하는 방식입니다. 예를 들어, “자연어 처리”라는 문장은 “자연어”, “처리”라는 2-그램(바이그램)으로 표현될 수 있습니다. 이는 문맥을 더 잘 반영합니다.
• Tf-idf:
  • Term Frequency-Inverse Document Frequency의 약자로, 단어의 빈도와 그 단어가 다른 문서들에서 얼마나 자주 등장하는지를 고려한 가중치 벡터입니다. 이는 단순 빈도 기반의 BoW보다 더 의미 있는 정보 추출을 가능하게 합니다.
• Word2Vec:
  • 단어의 의미를 반영하는 벡터를 학습하는 방식으로, 단어 간의 유사성을 학습할 수 있습니다. “왕”과 “여왕”이 비슷한 벡터를 가지게 됩니다.
• GloVe:
  • Word2Vec과 유사하지만, 단어 간의 동시 출현 확률을 사용해 임베딩을 학습하는 방식입니다.
• FastText:
  • Word2Vec과 유사하지만, 단어의 내부 문자 정보도 학습에 활용하여 더 정교한 임베딩을 생성합니다.

관련 도구: sklearn, NLTK, KoNLPy, Gensim, Glove, ELMo, BERT, KorQuAD, GPT

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3. 모델 (Model)

모델링은 임베딩된 데이터를 입력으로 받아 특정 작업을 수행하는 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 구축하는 단계입니다. 이 단계에서 자연어 처리의 최종 목표인 예측, 분류, 번역 등을 수행할 수 있습니다.

• ML, DL (CNN, DNN, RNN):
  • 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 모델은 텍스트의 패턴을 학습하여 예측 작업을 수행합니다. CNN(합성곱 신경망)은 주로 이미지 처리에 사용되지만, 텍스트에서 중요한 단어 패턴을 감지하는 데도 유용합니다. DNN(심층 신경망)은 더 복잡한 구조를 학습할 수 있으며, RNN(순환 신경망)은 시퀀셜 데이터를 처리하는 데 강력한 도구입니다.
• 시각화 (Visualization):
  • 모델의 성능을 평가하거나 결과를 이해하기 쉽게 하기 위해 데이터를 시각화하는 과정입니다. 결과의 해석과 모델 개선에 도움이 됩니다.

관련 도구: matplotlib, seaborn, sklearn, Keras