자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술입니다. 데이터 언어의 복잡성과 모호함을 극복하기 위해 딥 러닝(Deep Learning) 기술이 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 본 글에서는 딥 러닝을 이용한 자연어 처리의 기초부터 시작해, 토큰화(Tokenization)의 중요성과 그 과정, 그리고 최근의 딥 러닝 기반의 토큰화 기법들에 대해 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
1. 자연어 처리의 개요
자연어 처리는 컴퓨터와 인간 간의 상호작용을 가능하게 하는 기술로 사용됩니다. 기본적으로 자연어 처리에는 다음과 같은 다양한 작업이 포함됩니다:
- 문장 분리(Sentence Segmentation)
- 단어 토큰화(Word Tokenization)
- 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)
- 의미 분석(Semantic Analysis)
- 감정 분석(Sentiment Analysis)
- 기계 번역(Machine Translation)
이 중에서도 토큰화는 자연어 처리의 가장 기본적인 단계로, 문장을 의미 있는 작은 단위로 분리하는 과정입니다.
2. 토큰화(Tokenization)의 중요성
토큰화는 자연어 처리의 첫 단계로, 후속 단계인 분석, 이해, 변환 등에 영향을 미칩니다. 토큰화의 중요성은 다음과 같습니다:
- 텍스트 전처리: 원시 데이터를 정리하여 머신러닝 모델이 학습하기 쉬운 형태로 변환합니다.
- 정확한 의미 전달: 문장에서 의미를 여러 개의 작은 단위로 나누어 주어 후속 처리에서 의미를 잃지 않도록 합니다.
- 다양한 언어 처리: 토큰화 기법은 여러 언어에 적용할 수 있도록 유연성을 제공해야 합니다.
3. 전통적인 토큰화 방법
전통적인 토큰화 방법은 규칙 기반 방식으로, 특정한 규칙에 따라 텍스트를 분리합니다. 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다:
3.1. 공백 분리 토큰화 (Whitespace Tokenization)
가장 간단한 형태로, 공백을 기준으로 단어를 분리합니다. 예를 들어, 입력 문장이 “나는 딥 러닝을 좋아한다”면, 출력은 [“나는”, “딥”, “러닝을”, “좋아한다”]가 됩니다.
3.2. 구두점 기반 토큰화 (Punctuation Tokenization)
문장부호를 기준으로 단어를 분리하며, 구두점이 소속된 토큰을 따로 분리하기도 합니다. 이 방식은 문장 구조를 보다 정교하게 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 딥 러닝을 이용한 토큰화
딥 러닝의 발전으로 인해 토큰화의 방식도 진화하고 있습니다. 특히, 딥 러닝 모델을 이용한 토큰화는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:
- 문맥 이해: 딥 러닝 모델은 문맥을 이해하고 이를 바탕으로 더 정교하게 토큰을 추출할 수 있습니다.
- 비교적 적은 수의 규칙: 규칙 기반 토큰화보다 메모리 사용과 계산량이 줄어듭니다.
- 다양한 의미 처리: 여러 의미를 가진 단어(예: “bank”)를 문맥에 맞게 처리할 수 있습니다.
5. 딥 러닝 기반의 토큰화 기법
최근에는 다양한 딥 러닝 기반의 토큰화 기법이 개발되고 있습니다. 이들 기법은 대개 신경망(Neural Network)을 기반으로 하며, 주로 사용되는 모델은 다음과 같습니다:
5.1. BI-LSTM 기반 토큰화
양방향 긴-단기 기억 모형(Bi-directional Long Short-Term Memory, BI-LSTM)은 순환 신경망(RNN)의 한 형태로, 문장의 문맥을 앞과 뒤 양쪽에서 고려할 수 있는 장점이 있습니다. 이 모델은 입력된 문장의 각 단어를 벡터화한 후, 문맥을 파악하여 토큰화 작업을 수행합니다. BI-LSTM의 사용으로 인해 토큰화의 정확도가 상당히 향상됩니다.
5.2. Transformer 기반 토큰화
Transformers는 최근 자연어 처리 분야에서 혁신을 가져온 모델로, 그 핵심 아이디어는 Attention 메커니즘입니다. 이 모델을 활용한 토큰화는 문맥 정보를 효과적으로 반영하여 단어의 의미를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 모델이 대표적입니다.
5.3. BERT와 같은 사전 학습된 모델을 이용한 토큰화
BERT는 기계 번역, 질문 답변 시스템 등 다양한 NLP 작업에广泛 사용됩니다. BERT를 이용한 토큰화는 입력 문장을 먼저 BERT의 토크나이저를 통과시켜 사전 학습된 의미를 바탕으로 토큰을 생성합니다. 이 방식은 특히 문맥에 따라 단어의 의미가 변화하는 경우에 유리합니다.
6. 토큰화의 과정
토큰화는 대개 다음의 세 가지 주요 단계를 포함합니다:
6.1. 텍스트 정제(Cleaning the Text)
원시 문서에서 불필요한 문자를 제거하고, 대소문자를 일관성 있게 조정하는 절차입니다. 이 과정은 노이즈를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
6.2. 토큰 생성(Token Generation)
정제된 텍스트에서 실제로 토큰을 생성하는 단계입니다. 선택한 토큰화 기법에 따라 생성된 단어 목록이 달라집니다.
6.3. 부가 정보 추가(Adding Additional Information)
각 토큰에 대해 추가적인 정보를 붙여주는 단계로, 품사 태깅이나 의미적인 태그를 부여하여 후속 처리를 용이하게 합니다.
7. 결론
딥 러닝을 활용한 자연어 처리 분야에서 토큰화는 매우 중요한 과정입니다. 적절한 토큰화는 텍스트 데이터의 품질을 높이고, 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 기여합니다. 앞으로도 딥 러닝 기반의 새로운 토큰화 기법들이 출현할 것으로 기대하며, 이러한 기술 발전이 자연어 처리 분야에 또 다른 혁신을 가져올 것입니다.
8. 참고 자료
- 자연어 처리 기초 시리즈 – O’Reilly
- Deep Learning for Natural Language Processing – Michael A. Nielsen
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – Devlin et al.