1. 서론
최근 몇 년간 자연어 처리(NLP)와 관련된 딥 러닝 기술은 비약적인 발전을 이루었습니다.
특히, 품사 태깅(Part-of-speech Tagging)은 NLP의 중요한 작업 중 하나로,
문장에서 각 단어의 문법적 역할을 식별하는 기술입니다.
이번 글에서는 양방향 LSTM(Bi-LSTM)을 이용한 품사 태깅의 기본 개념과 이론,
그리고 실제 구현 방법에 대해 다루겠습니다.
2. 자연어 처리(NLP)와 품사 태깅의 이해
2.1 자연어 처리란?
자연어 처리란 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다.
이는 기계 번역, 감정 분석, 챗봇 개발 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다.
2.2 품사 태깅이란?
품사 태깅은 주어진 문장 내에서 각 단어가 어떤 품사인지 태그를 붙이는 작업입니다.
예를 들어, “고양이가 물을 마신다”라는 문장에서 “고양이”는 명사, “마신다”는 동사로 태깅됩니다.
이 과정은 자연어 이해의 초석이 됩니다.
3. 딥 러닝과 LSTM의 발전
3.1 딥 러닝의 발전
딥 러닝은 인공지능의 한 분야로, 신경망을 활용하여 데이터를 분석하고 예측합니다.
이러한 기법은 이미지 처리, 음성 인식, 그리고 자연어 처리와 같은 분야에서 특히 효과적입니다.
3.2 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크의 이해
LSTM은 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 시간에 따른 데이터의 연속성을 처리하는 데 최적화된 구조입니다.
전통적인 RNN은 장기 의존성 문제를 가지고 있었으나, LSTM은 이를 해결하기 위한 게이트 구조를 도입하였습니다.
이렇게 함으로써 시퀀스 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 보입니다.
3.3 양방향 LSTM(Bi-LSTM)
양방향 LSTM은 시퀀스 데이터를 양 방향에서 동시에 처리하는 확장된 형태의 LSTM입니다.
이 구조는 각각의 타임 스탭에서 이전 및 이후 정보를 모두 고려하기 때문에,
일반 LSTM보다 더 풍부한 정보 표현이 가능합니다.
4. Bi-LSTM을 이용한 품사 태깅
4.1 데이터 준비
품사 태깅을 위한 데이터는 일반해서 CoNLL 형식으로 제공됩니다.
각 단어와 품사 태그는 공백으로 구분되어 있으며, 행은 개별 단어를 나타냅니다.
데이터셋을 전처리하고 필요한 라이브러리를 설치한 후, 모델을 훈련할 준비를 합니다.
4.2 모델 구축
이제 Bi-LSTM 모델을 구축하는 과정입니다. Keras 라이브러리를 사용하여 모델을 생성하겠습니다.