딥 러닝을 이용한 자연어 처리, 서브워드 토크나이저

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작성자: 조광형

1. 서론

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 최근 몇 년 동안 딥 러닝 기반의 자연어 처리 기술은 비약적인 발전을 이루었으며, 특히 BERT, GPT와 같은 대형 언어 모델은 놀라운 성과를 거두었다. 그러나 이러한 모델은 학습 데이터에 따라 성능이 크게 달라지며, 대용량의 언어 데이터를 필요로 한다. 이때 필요한 것이 바로 토크나이저(tokenizer)이다. 본 글에서는 서브워드 토크나이저(Subword Tokenizer)의 원리와 구현 방법을 자세히 설명하고자 한다.

2. 자연어 처리에서의 토크나이저 역할

토크나이저는 입력된 문장을 더 작은 단위인 토큰(token)으로 분할하는 역할을 한다. 이는 문장을 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하기 위한 필수적인 과정이다. 일반적으로 사용되는 토크나이저의 종류에는 다음과 같은 것들이 있다:

  • 워드 기반 토크나이저: 단어를 기준으로 분할한다.
  • 바이트 기반 토크나이저: 텍스트를 바이트 단위로 분할한다.
  • 서브워드 토크나이저: 단어를 더욱 작은 단위로 나누어 처리한다.

서브워드 토크나이저는 특히 희귀 단어 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 이 방법을 통해 모델은 미지의 단어를 처리하고, 적은 양의 데이터로도 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.

3. 서브워드 토크나이저의 원리

서브워드 토크나이저는 단어를 의미 있는 작은 부분(subwords)으로 나누는 기법으로, 여기서 가장 널리 사용되는 방법은 BPE(Byte Pair Encoding)와 WordPiece이다.

3.1. Byte Pair Encoding (BPE)

BPE는 압축 알고리즘에서 유래된 방법으로, 처음에는 개별 문자로 시작하여 가장 자주 등장하는 문자 쌍을 반복적으로 병합하여 새로운 토큰을 생성하는 방식이다. 이 과정을 특정 기준(예: 전체 단어 수의 0.1%까지)까지 반복한다.

3.2. WordPiece

WordPiece는 Google에서 개발된 모델로, BPE와 유사하지만 서로 다른 하이퍼파라미터를 사용하여 보다 정교하게 단어를 분할하는 방법이다. 주로 빈도 기반으로 토큰을 생성하며, 자주 등장하는 subword 조합을 우선적으로 고려한다. 이러한 방식은 모델의 어휘 수를 줄이고, 저빈도 단어에 대한 일반화 능력을 높이는 데 도움을 준다.

4. 서브워드 토크나이저의 장점

서브워드 토크나이저는 다음과 같은 장점을 가지고 있다:

  • 희귀 단어 처리: 희귀한 단어는 서브워드 단위로 분할되어 모델이 해당 단어를 이해할 수 있게 된다.
  • 어휘 크기 감소: 단어 수준의 접근 대비 어휘 크기를 줄여 메모리 사용량을 줄이고 학습 속도를 높인다.
  • 언어 간 일반화: 여러 언어를 다루는 모델에서 공통된 서브워드를 사용함으로써 다양한 언어 간에 지식을 전이할 수 있다.

5. 서브워드 토크나이저 구현

서브워드 토크나이저는 Python의 tokenizers 라이브러리나 huggingface/transformers 라이브러리를 통해 구현할 수 있다. 아래는 BPE를 사용한 간단한 예제이다:

from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer

# 학습 데이터
data = ["Deep learning is a subset of machine learning.",
        "Natural language processing enables machines to understand human language."]

# 토크나이저 초기화
tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()

# 데이터 학습
tokenizer.train_from_iterator(data)

# 토큰화
encoded = tokenizer.encode("Deep learning is fun!")
print(encoded.tokens())  # 생성된 통계
print(encoded.ids())     # 토큰 ID

위 코드는 먼저 ByteLevelBPETokenizer를 초기화한 후, 데이터에서 서브워드를 학습하고 특정 문장을 토크나이즈하는 과정을 보여준다. 이 과정에서 터미널이나 웹 인터페이스를 통해 subword vocabulary를 확인할 수 있다.

6. 결론

서브워드 토크나이저는 현대 자연어 처리에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 딥 러닝 모델의 성능을 극대화하는 데 기여한다. 데이터의 특성과 모델의 목적에 맞춰 적절한 토크나이저를 선택하는 것은 성공적인 자연어 처리 시스템 구축의 기초가 될 것이다. 향후 발전하는 딥 러닝 기술과 함께 서브워드 토크나이저는 더욱 진화할 것으로 보인다.

7. 참고 문헌

  • [1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. NIPS.
  • [2] Radford, A., et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
  • [3] Kudo, T. (2018). Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates. arXiv preprint arXiv:1804.10959.
  • [4] Sennrich, R., et al. (2016). Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units. arXiv preprint arXiv:1508.07909.