딥 러닝을 이용한 자연어 처리: Bag of Words (BoW)

1. 서론

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술입니다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝의 발전으로 인해 NLP 분야는 비약적 발전을 이루었습니다. 이번 블로그에서는 딥 러닝을 사용하여 자연어 처리에서 데이터를 표현하는 대표적인 방법 중 하나인 Bag of Words(BoW)에 대해 자세히 알아보겠습니다.

2. Bag of Words(BoW)란?

Bag of Words는 텍스트 데이터를 수치적으로 표현하기 위한 단순하면서도 효과적인 방법입니다. BoW는 문서를 단어의 집합으로 취급하며, 문서 내에서 각 단어가 몇 번 나타나는지를 세어 해당 단어의 빈도를 나타냅니다. BoW는 개별 단어의 순서나 문법적 관계를 무시하지만, 단어의 출현 빈도에 기반해 텍스트를 수치적으로 표현할 수 있습니다.

2.1 BoW의 기본 동작 원리

BoW는 다음과 같은 단계를 통해 동작합니다:

  1. 전처리: 텍스트 데이터를 정제하고, 단어로 분할합니다. 여기에는 대소문자 변환, 구두점 제거, 불용어(stop words) 제거 등이 포함됩니다.
  2. 단어 집합 생성: 모든 문서에서 나타나는 고유한 단어들의 리스트를 생성합니다. 이를 단어 집합(vocabulary)이라고 합니다.
  3. 문서 벡터화: 각 문서를 단어 집합의 크기만큼의 벡터로 변환합니다. 문서 내 특정 단어의 출현 빈도 혹은 이진값(존재/존재하지 않음)을 통해 벡터를 만듭니다.

3. BoW의 장단점

3.1 장점

  • 단순성: BoW는 구현이 간단하고 이해하기 쉽게 설계되어 있어 텍스트 분류 문제에 쉽게 적용할 수 있습니다.
  • 효율성: 작은 데이터셋에서는 매우 효율적인 성능을 보이며, 연산 비용이 낮아 빠르게 계산할 수 있습니다.
  • 확장성: 다른 기계 학습 알고리즘과 결합할 때 특별한 조정이 필요하지 않아 널리 사용됩니다.

3.2 단점

  • 문맥 정보 손실: BoW는 단어의 순서와 문맥을 무시하기 때문에, 단어의 의미를 제대로 포착하지 못합니다.
  • 고차원 데이터: 단어 집합이 커질수록 특정 문서의 벡터 표현이 희소해지며, 고차원 데이터 문제를 초래할 수 있습니다.
  • 불용어와 중복 문제: 불용어를 완전히 제거하지 않으면, 의미 없는 단어들이 모델의 성능을 저해할 수 있습니다.

4. BoW의 활용 예시

BoW는 다양한 자연어 처리 작업에서 널리 사용됩니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

4.1 텍스트 분류

BoW는 이메일 스팸 필터링, 감정 분석, 주제 분류 등 다양한 텍스트 분류 작업에서 사용됩니다. 예를 들어, 긍정적, 부정적 감정을 가진 텍스트를 분류할 때, BoW 벡터를 사용하여 특정 감정을 가진 단어의 빈도를 피처로 사용할 수 있습니다.

4.2 정보 검색

BoW는 검색 엔진에서 검색 질의를 처리할 때도 활용됩니다. 사용자가 입력한 쿼리 단어의 BoW 표현을 사용하여 데이터베이스 내 문서들과 비교하여 유사성을 평가합니다.

5. BoW와 딥 러닝

최근 딥 러닝과 같은 고급 기계 학습 기술이 발전하면서, BoW는 문서 표현의 첫 단계로 사용되거나, 특정 모델의 입력 데이터로 사용됩니다. 특히, 결합된 접근 방식이 발전하고 있습니다. BoW를 기반으로 임베딩 기법을 이용하거나, CNN, RNN 등 딥 러닝 모델을 통해 문서 벡터를 학습하는 방법이 있습니다.

6. 결론

Bag of Words는 자연어 처리에서 텍스트 데이터를 수치화하는 간단하고 강력한 방법입니다. 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 BoW는 더욱 다양한 방식으로 활용되고 있으며, NLP의 발전에 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로 더욱 정교한 텍스트 표현 방법과 기계 학습 기술이 등장하여, NLP 분야의 혁신이 지속될 것입니다.

7. 참고문헌

  • J. B. MacQueen, “Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations,” Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1967.
  • A. P. Engelbrecht, Computational Intelligence: Principles, Techniques and Applications, Wiley, 2007.