자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 것을 목표로 하는 인공지능의 한 분야입니다. 특히 딥 러닝은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이루어내고 있습니다. 이 글에서는 카운트 기반 단어 표현 방법에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. 카운트 기반 방법은 단어의 빈도를 통해 텍스트의 의미를 파악하기 위해 사용되며, 벡터화 기법 중 하나입니다. 이를 통해 자연어 처리를 위한 기초적인 텍스트 표현 방법을 형성할 수 있습니다.
1. 카운트 기반 단어 표현의 원리
카운트 기반 단어 표현은 텍스트에서 각 단어의 출현 빈도를 기반으로 벡터를 생성하는 방식입니다. 이러한 기법은 주로 보어-바스와 같은 통계적 기반의 모델에서 사용됩니다. 텍스트 데이터에서 단어의 출현 빈도를 카운트하고, 이를 바탕으로 각 단어를 고정된 크기의 벡터로 변환합니다.
1.1. 용어 정리
- 말뭉치(Corpus): 분석을 위해 수집된 텍스트 데이터의 집합입니다.
- 단어 카운트: 특정 문서 내에서 특정 단어가 등장하는 횟수입니다.
- TF-IDF: 단어의 중요성을 평가하는 통계적 수치로, ‘Term Frequency-Inverse Document Frequency’의 줄임말입니다.
2. 카운트 기반 단어 표현 기법
카운트 기반 방법은 주로 두 가지로 나눌 수 있습니다: 단어-문서 행렬(Word-Document Matrix)와 단어-단어 행렬(Word-Word Matrix).
2.1. 단어-문서 행렬
단어-문서 행렬은 각 단어가 문서에서 얼마나 자주 나타나는지를 나타내는 행렬입니다. 가로축은 문서, 세로축은 단어로 구성되며, 해당 셀에는 단어의 카운트 수가 들어갑니다. 이 행렬의 각 열은 문서의 표현을 나타내고 행은 단어의 출현 빈도를 나타냅니다.
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Sample documents
documents = ["고양이는 귀엽고 쥐를 잡아먹습니다.",
"개는 충직하고 사람을 보호합니다.",
"새는 하늘을 날며 자유롭습니다."]
# Create Count Vectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)
# Convert to array
count_vector = X.toarray()
print("단어 목록:", vectorizer.get_feature_names_out())
print("단어-문서 행렬:\n", count_vector)
2.2. 단어-단어 행렬
단어-단어 행렬은 특정 단어 간의 동시 출현 빈도를 나타내는 행렬입니다. 예를 들어, ‘고양이’와 ‘개’가 같은 문서에 출현하면 해당 행렬의 셀 값이 증가합니다. 이 행렬은 유사한 의미를 가진 단어를 찾는 작업에 유용합니다.
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Create word-word co-occurrence matrix
co_matrix = np.dot(count_vector.T, count_vector)
# Calculate cosine similarity
cosine_sim = cosine_similarity(co_matrix)
print("단어-단어 동시 출현 행렬:\n", co_matrix)
print("코사인 유사도:\n", cosine_sim)
3. 카운트 기반 표현의 활용
카운트 기반 단어 표현은 여러 자연어 처리 과제에서 활용됩니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다.
3.1. 문서 분류
문서의 카운트 벡터를 기반으로 SVM, 로지스틱 회귀와 같은 분류 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분류할 수 있습니다.
3.2. 군집화
단어의 유사성을 분석하여 군집화할 수 있습니다. 예를 들어, K-평균 군집 알고리즘을 사용하여 유사한 단어가 군집을 형성하도록 합니다.
3.3. 정보 검색
사용자가 입력한 질의어의 카운트 벡터와 문서의 카운트 벡터 간의 유사성을 계산하여 결과를 검색합니다.
4. 카운트 기반 표현의 한계
카운트 기반 방법은 여러 장점이 있지만 한계 또한 존재합니다.
4.1. 의미의 무시
단어의 빈도만으로는 단어의 의미를 완전히 파악할 수 없습니다. 예를 들어, ‘은행’은 금융 기관을 의미할 수도 있고, 강가를 뜻할 수도 있습니다. 문맥을 고려하지 않기 때문에 이러한 의미 변별이 불가능합니다.
4.2. 단어 순서 고려 불가능
단어가 주어진 문장에서 어떤 순서로 등장하는지에 대한 정보는 포함되지 않아, 문맥을 제대로 반영하기 어렵습니다.
5. 카운트 기반 표현과 딥 러닝
카운트 기반의 단어 표현은 딥 러닝 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 그러나 딥 러닝은 더 깊고 복잡한 네트워크를 통해 더 미세한 의미를 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 단어 임베딩(Skip-gram, CBOW 등) 방법은 단어의 의미적 유사성을 벡터 공간에서 직접 학습할 수 있게 해줍니다.
6. 결론
카운트 기반 단어 표현은 자연어 처리의 기초가 되는 중요한 방법입니다. 하지만, 현대의 자연어 처리 방법은 이러한 전통적인 기법의 한계를 극복하기 위해 더 발전된 방법들을 채택하고 있습니다. 카운트 기반 기법은 기초적이지만 이후의 고급 기법을 이해하는 데 필수적입니다. 이 글을 통해 카운트 기반 단어 표현에 대한 이해가 깊어지길 바랍니다.